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RBF时序预测

上传者: 2024-05-02 01:27:10上传 FIG文件 3.21KB 热度 18次

RBFNN 预测时间序列的原理:

1. 预处理数据:去除趋势、平滑、归一化

2. 提取特征:时间延迟、滞后项、移动平均值

3. 网络结构设计:

- 输入层:根据特征数目设计节点

- 隐含层:采用高斯函数作为激活函数

- 输出层:预测目标变量

4. 网络训练:

- 随机初始化权重和偏置

- 前向传播:输入数据经过隐含层得到预测结果

- 反向传播:调整权重和偏置以减少预测误差

- 迭代训练直到满足停止条件

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