基于改进的RBF神经网络的人民币汇率预测研究

• 作者: 罗海燕 肖强 钱晓东
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 聚类算法 预测 人民币汇率
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 229-231
• 分类号: TP183
• 字数: 2898字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.10.071

摘要

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,提高了时近似线性时阃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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱晓东		40	178	7.0	11.0
2	肖强		21	97	5.0	9.0
3	罗海燕		16	63	5.0	7.0