一种改进的RBF神经网络对县级政府编制预测

• 作者: 刘道华 张言言 张飞
• 来源期刊: 信阳师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: RBF 神经网络 GCV 最小二乘法 编制总量 预测
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术研究
• 页码范围: 265-269
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2016.02.027

摘要

针对未来政府编制总量的预测,提出了一种改进的RBF网络算法,通过引入GCV准则进一步优化宽度参数σ;同时,对RBF网络进行子网络化处理以优化网络性能.实验结果表明,采用改进的RBF网络模型能够进一步提高网络的拟合精度,比传统的编制总量预测方法误差更小,预测精确度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘道华	信阳师范学院计算机与信息技术学院	71	340	10.0	15.0
2	张飞	信阳师范学院计算机与信息技术学院	2	11	2.0	2.0
3	张言言	信阳师范学院计算机与信息技术学院	2	4	1.0	2.0