1.模型原理
基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Neural Network，RBFNN）的時(shí)間序列預(yù)測(cè)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法，用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)。它采用徑向基函數(shù)作為激活函數(shù)，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力，通過(guò)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來(lái)擬合時(shí)間序列數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)。以下是基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)的詳細(xì)原理：
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數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-600756.html
- 首先，將原始的時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為監(jiān)督學(xué)習(xí)的形式。將時(shí)間序列數(shù)據(jù)劃分為輸入特征和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)變量。
- 通常采用滯后觀測(cè)值作為輸入特征，用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻的目標(biāo)變量。
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徑向基函數(shù)：文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-600756.html
- 徑向基函數(shù)是RBFNN的核心組成部分，它用于計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層輸出。在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，通
到了這里，關(guān)于【Matlab】基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
