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将一种基于自动增加隐节点数目训练算法的径向基函数(RBF)神经网络用于非线性时间序列预测.这种方法成功地解决了BP网络的局部极小、隐节点数目的选择和过拟合问题,并用于热电厂热负荷预测.预测结果表明,用本方法进行热负荷预测得到了十分满意的结果.
非线性时间序列的RBF神经网络预测方法及其应用
【摘 要】
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将一种基于自动增加隐节点数目训练算法的径向基函数(RBF)神经网络用于非线性时间序列预测.这种方法成功地解决了BP网络的局部极小、隐节点数目的选择和过拟合问题,并用于热
【机 构】
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哈尔滨工业大学航天学院
【出 处】
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热能动力工程
【发表日期】
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2001年3期
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