改进的RBF神经网络算法在金融时序列预测中的应用①

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2025年4月5日 3:08 星期六

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改进的RBF神经网络算法在金融时序列预测中的应用①
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        刘淑梅刘淑梅
北京化工大学 信息科学与技术学院 北京 100029
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Application of Adjusted RBF Neural Networks to Financial Time Series Data Forecasting

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摘要:

在混沌理论的基础上，利用改进的RBF神经网络算法对金融时序列数据进行预测，训练过程中采用动态方法调整径向基函数的中心点和宽度。最后通过对股票数据进行多日滚动预测证明该算法较改进前提高了预测的准确度，缩短了训练时间。

关键词:径向基函数最近邻聚类最小二乘法时序列混沌理论

引用本文

刘淑梅,朱一嘉,许南山.改进的RBF神经网络算法在金融时序列预测中的应用①.计算机系统应用,2009,18(11):176-178

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收稿日期:2009-03-03
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