不同优化方法的混沌- RBF神经网络模型对大白菜短期价格预测的结果比较

文献类型： 中文期刊

第一作者： 崔利国

作者： 崔利国;李哲敏

作者机构：

关键词： 混沌- RBF神经网络;短期价格预测;大白菜

期刊名称： 系统科学与数学

ISSN： 1000-0577

年卷期： 2013 年 33 卷 1 期

页码： 45-54

收录情况： CSCD

摘要： 以2008年1月21日至2012年5月13日的大白菜日度零售价格为研究对象,结合混沌理论和神经网络技术在处理非线性问题上的优势,尝试构建了一般混沌-RBF神经网络模型、 基于遗传算法优化的混沌-RBF神经网络模型和基于粒子群算法优化的混沌- RBF神经网络模型,并比较其不同的优化算法对于大白菜价格短期预测精度是否有提高.研究结论显示:基于粒子群算法优化的混沌-RBF神经网络模型在拟合效果和预测精度上均明显好于其他两种混沌-RBF模型.这也显示了混沌神经网络技术在大白菜价格短期预测领域中具有广泛的应用前景.

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