%0 Journal Article
%T On-line prediction of nonlinear time series using RBF neural networks<br>基于RBF神经网络的非线性时间序列在线预测
%A ZHANG Dong-qing
%A NING Xuan-xi
%A LIU Xue-ni
%A <br>张冬青
%A 宁宣熙
%A 刘雪妮
%J 控制理论与应用
%D 2009
%I 
%X 针对非线性非高斯时间序列, 提出观测噪声服从隐马尔可夫模型(HMM)的径向基函数(RBF)神经网络(RBF-HMM)预测模型, 其特点在于模型输入包含误差反馈项、RBF网络隐含层节点数的可变性和观测噪声的隐马尔可夫性; 并采用序列蒙特卡罗(SMC)方法实现基于RBF-HMM模型的时间序列在线预测. 最后采用太阳黑子数平滑月均值数据和CRU国际钢材价格指数月数据进行实证研究, 结果表明该模型的有效性.
%K prediction
%K radial basis function neural networks
%K hidden Markov model
%K sequential Monte Carlo method<br>预测
%K 径向基函数神经网络
%K 隐马尔可夫模型
%K 序列蒙特卡罗方法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=970898A57DFC021F93AB51667BAED7F7&aid=89820109FD23C5C70F6EE2037073DC40&yid=DE12191FBD62783C&vid=96C778EE049EE47D&iid=0B39A22176CE99FB&sid=70AC2EF7F2065E09&eid=7CE3F1F20DE6B307&journal_id=1000-8152&journal_name=控制理论与应用&referenced_num=2&reference_num=19