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OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
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On-line prediction of nonlinear time series using RBF neural networks
基于RBF神经网络的非线性时间序列在线预测

Keywords: prediction,radial basis function neural networks,hidden Markov model,sequential Monte Carlo method
预测
,径向基函数神经网络,隐马尔可夫模型,序列蒙特卡罗方法

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Abstract:

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.

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