GA-RBF神经网络预测

资 源 简 介

GA-RBF神经网络预测

详 情 说 明

GA-RBF神经网络结合了遗传算法优化和径向基函数神经网络的优势，是一种强大的预测工具。遗传算法用于优化RBF神经网络的参数，包括中心点位置和宽度，从而提升预测精度。

该模型的独特之处在于其双阶段优化过程：首先通过遗传算法进行全局搜索，找到大致的参数范围；然后RBF网络进行局部精细调整。这种组合特别适合处理非线性、高噪声的时间序列数据，如股票市场预测。

在实际应用中，GA-RBF能够自动适应数据特征，无需过多人工干预参数设置。网络训练时会同时考虑预测准确性和模型复杂度，避免过拟合问题。对于金融时间序列这类波动性强的数据，模型能够捕捉长期趋势和短期波动特征。