【摘 要】
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针对RBF神经网络分段算法中对近似线性时间序列数据预测误差较大这一不足，在原有RBF神经网络模型基础上提出了一种改进算法。该算法以分段取中心值为基础，优化原算法中径向基函
【基金项目】
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国家社科基金项目(No.08XTQ010);甘肃省研究生导师科研项目计划资助(No.0704-11);兰州交通大学‘青蓝’人才工程基金资助计划资助(No.QL-06-10B)
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针对RBF神经网络分段算法中对近似线性时间序列数据预测误差较大这一不足，在原有RBF神经网络模型基础上提出了一种改进算法。该算法以分段取中心值为基础，优化原算法中径向基函数中心点值的确定，提高了对近似线性时间序列数据预测的准确度。通过对近两年美元兑人民币汇率数据的预测测试，表明改进算法在预测准确性比原算法有较大提高。
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