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  1. 基于RBF神经网络的CPI预测

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  2. 采用RBF神经网络的结构、特性和训练算法，根据CPI(消费者物价指数)与其影响因素之间存在的映射关系，应用神经 网络建立了多因素非线性时间序列预测模型。最后通过仿真实验和研究，把RBF神经网络与传统的BP网络预测结果进行比较，结果证明，该模型的预测精确度更高，结果令人满意。

  3. 所属分类：报告论文

  1. 基于动态神经网络的风电场输出功率预测

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  2. 本文介绍动态神经网络进行风速时间序列的预测

  3. 所属分类：报告论文

    • 发布日期：2012-10-21
    • 文件大小：196.71kb
    • 提供者：GodFather0_0
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