神经网络在非线性时间序列预测中的应用

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该论文主要研究改进的径向基函数神经网络在非线性金融时间序列中的应用,以及支持向量机在非线性时间序列中的应用.主要内容是对金融数据进行统计分析,根据其特点,提出以对称列维函数代替高斯函数作为径向基函数神经网络中的径向基进行预测,得到较好的预测结果.由于支持向量机在学习过程中不存在局域极小的困难,所以我们将支持向量机引入非线性时间序列的预测中,采用最小二乘法支持向量机模型,避免了一般支持向量机求解不等式约束时需要耗费相当长时间的困难,并且通过聚类的方法来减少支持向量的个数,从而在保证一定精度要求的同时,有效地提高了训练和预测的速度.
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