摘要：文章提出了一种组合聚类分析和神经网络的预测方法。聚类分析将大的数据集聚类划分为几类小的数据集，这样在每一类中，数据的相似度比较高，然后再分类训练相应的模型，最后做预测。建立加入聚类分析的径向基神经网络模型，用金融时间序列做试验，并跟径向基神经网络模型进行比较。试验结果表明．加入聚类分析的径向基神经网络模型提高了连续预测的趋势准确率，降低了时间代价，并减小了模型的复杂度。

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）