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一种改进的RBF神经网络对县级政府编制预测
  • ISSN号:1003-0972
  • 期刊名称:《信阳师范学院学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:信阳师范学院计算机与信息技术学院,河南信阳464000
  • 相关基金: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)
中文摘要:

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.

英文摘要:

To predict the future total amount of the governmental preparation,an improved algorithm of RBF network was brought up by introducing GCV criterion to optimize the width parameter σ and by dividing the RBF network into sub-network to optimize the performance of the network. The experimental results showed that the RBF network model based on the improved RBF network algorithm can provide smaller errors and better results than the traditional methods of total account of staffing prediction in practice,and the prediction accuracy was higher.

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期刊信息
  • 《信阳师范学院学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:信阳师范学院
  • 主办单位:信阳师范学院
  • 主编:刘彦明
  • 地址:河南省信阳市南湖路
  • 邮编:464000
  • 邮箱:xblk@xynu.edu.cn
  • 电话:0376-6393516
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0972
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1107/N
  • 邮发代号:36-122
  • 获奖情况:
  • 河南省优秀科技期刊,河南省优秀学报
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5214