RBF时序预测
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
下载地址
用户评论
