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针对传统的RBF神经网络在选取中心矢量参数时的不足,提出用具有较强跳出局部最优的布谷鸟算法(CS)优化RBF神经网络的中心矢量的改进算法,并将该算法应用于股票价格的预测,仿真结果表明:该算法的预测精度比传统的RBF算法的预测精度高,是一种有效的股票预测方法。
基于PCA的CS-RBF网络的股票预测研究
【摘 要】
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针对传统的RBF神经网络在选取中心矢量参数时的不足,提出用具有较强跳出局部最优的布谷鸟算法(CS)优化RBF神经网络的中心矢量的改进算法,并将该算法应用于股票价格的预测,仿
【机 构】
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西安工程大学理学院
【出 处】
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价值工程
【发表日期】
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2014年31期
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