| 基于RBM的神经网络时间序列预测 |
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| 引用本文： | 寇茜茜,何希平.基于RBM的神经网络时间序列预测[J].数学的实践与认识,2016(9):171-178. |
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| 作者姓名： | 寇茜茜 何希平 |
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| 作者单位： | 1. 重庆工商大学电子商务与供应链系统重庆市重点实验室,重庆,400067;2. 重庆工商大学电子商务与供应链系统重庆市重点实验室,重庆400067;重庆市工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆400067;重庆工商大学重庆市检测控制集成系统工程实验室,重庆400067 |
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| 基金项目： | 重庆市教委科技基金项目(KJ1400612)，重庆工商大学研究生院“创新型科研项目”(yjscxx2015-41-21) |
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| 摘 要： | 为了克服神经网络依赖初始化结果,泛化能力不强的缺点,提出一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)的神经网络模型.利用无监督学习方法优化神经网络的初始权值和阈值,将RBM与神经网络融合起来,模型与时间序列神经网络做实验对比,结果表明,基于受限的玻尔兹曼机的神经网络模型优于神经网络预测模型,模型可以提高预测的精准度,具有一定的应用意义.
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| 关 键 词： | 神经网络 时间序列 预测模型 算法 |
Time Series Prediction Based on RBM Neural Network |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | neural network time series prediction model algorithm |
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