基于结构可变的RBF神经网络的时间序列预测

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摘要：基于神经网络的时间序列预测方法,需要正确确定网络结构,它关系到所建模型的合理性以及预测的准确性。目前确定网络结构的绝大多数方法,其网络结构一经训练确定便保持不变。然而现实中许多时间序列呈现非平稳性,其结构经常发生变化,这就要求网络结构能够动态可调,因此本文提出结构可变的径向基函数（RBF）神经网络预测模型。并采用序列蒙特卡罗（SMC）方法实现基于结构可变RBF网络的时间序列在线预测;最后采用CRU钢铁价格指数月数据进行实证研究,结果表明该模型的有效性。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/71135X/201107/34317321.html

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关键词：时间序列预测 神经网络 时间序列 RBF 神经网 预测 时间序列 径向基函数神经网络 序列蒙特卡罗方法