摘要:提出一种基于遗传算法和RBF神经网络相结合的时间序列预测模型,克服了单个神经网络在非线性时间序列预测中容易陷入局部极小值及网络训练速度缓慢的问题.以居民消费价格指数数据进行训练和测试,与传统的BP
神经网络预测模型相比较,该模型的预测精度是令人满意的,数值模拟证明了该方法的有效性和可行性.
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