一种改进的RBF神经网络对县级政府编制预测

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.

关键词：RBF、神经网络、GCV、最小二乘法、编制总量、预测

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61402393;河南省高等学校重点科研项目16A535001;河南省教师教育课程改革研究项目2015-JSJYYB-037

在线出版日期：2016-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：265-269