基于人工免疫RBF神经网络的时间序列预测方法研究

研究了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法,该算法将所识别的数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射并作为神经网络模型的隐层中心,采用最小二乘法确定权值,提高了RBF神经网络收敛速度和精度。将人工免疫RBF神经网络应用于时间序列预测中,实例仿真结果证明了算法的有效性和可行性,为时间序列预测提供了一种新途径。