基于广义回归神经网络的时间序列预测研究

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摘要：介绍了广义回归神经网络的基本理论,提出了应用BIC准则确定输入神经元数目的方法,将其应用于大型旋转机械振动状态时间序列的单步和多步预测,与传统的采用误差反向传播学习算法的三层前馈感知器网络(BP神经网络)的预测结果进行对比.结果表明,该网络的预测性能优于后者,即使样本数据稀少,也能获得满意的预测结果.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97495X/200302/8061045.html

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关键词：时间序列预测 时间序列 神经网络 神经网 BP神经网络 广义回归神经网络 时间序列预测 平滑参数 网络结构 旋转机械