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基于RBF神经网络的多因素时间序列预测模型研究
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基于RBF神经网络的多因素时间序列预测模型研究
论文目录
 
第一章 概述第12-18 页
　　· 多元统计分析概述第12-13 页
　　· RBF神经网络的研究现状第13-15 页
　　· 多因素时间序列预测研究概况第15-16 页
　　· 本文主要工作和组织结构第16-18 页
　　　　· 本文主要工作第16 页
　　　　· 本文组织结构第16-18 页
第二章 基于RBF神经网络的预测模型第18-36 页
　　· 人工神经网络模型概述第18-21 页
　　　　· 人工神经网络产生的背景第18 页
　　　　· 人工神经网络的发展过程第18-20 页
　　　　· 人工神经网络的特点和基本原理第20-21 页
　　· RBF神经网络基本理论第21-25 页
　　　　· 径向基函数(RBF)第22-23 页
　　　　· RBF神经网络结构第23-24 页
　　　　· RBF神经网络的映射关系第24 页
　　　　· RBF神经网络的映射机理第24-25 页
　　· RBF神经网络算法概述第25-31 页
　　　　· RBF网络中心的确定第25-27 页
　　　　· RBF网络权值的调整第27 页
　　　　· 最近邻聚类学习算法第27-31 页
　　· 基于RBF网络的多因素时间序列预测仿真实验第31-34 页
　　　　· RBF网络建模实验分析第31-33 页
　　　　· RBF网络和BP网络建模仿真实验比较第33-34 页
　　· 本章小结第34-36 页
第三章 基于GRA的RBF神经网络预测模型的约简第36-43 页
　　· 多因素时间序列的灰色关联分析第36-39 页
　　　　· 灰色关联度概念第37-38 页
　　　　· 灰色关联度和关联序计算步骤第38 页
　　　　· 灰色关联分析的基本特征第38-39 页
　　· 基于GRA的RBF神经网络预测模型的约简第39-40 页
　　· 仿真实验研究第40-42 页
　　· 本章小结第42-43 页
第四章 基于PCA的RBF神经网络预测模型的约简第43-58 页
　　· 多因素时间序列的主成分分析第43-49 页
　　　　· 主成分的概念第43-44 页
　　　　· 主成分的几何意义第44-46 页
　　　　· 主成分分析的性质第46-47 页
　　　　· 样本主成分计算步骤第47-49 页
　　· 基于PCA的RBF神经网络预测模型的约简第49-51 页
　　· 仿真实验研究第51-57 页
　　· 本章小结第57-58 页
第五章 基于GRA-PCA的RBF神经网络预测模型的约简第58-65 页
　　· RBF神经网络输入变量约简第58-60 页
　　　　· RBF神经网络泛化能力第58-59 页
　　　　· 多因素时间序列的知识约简第59-60 页
　　· 基于GRA-PCA的RBF神经网络预测模型的约简第60-62 页
　　　　· 模型设计原理第61 页
　　　　· 模型设计步骤第61-62 页
　　· 仿真实验研究第62-64 页
　　· 本章小结第64-65 页
第六章 总结及展望第65-67 页
　　· 总结第65-66 页
　　· 进一步研究第66-67 页
参考文献第67-70 页
攻读硕士学位期间发表的论文第70页

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