并行RBF神经网络在时间序列预测中的应用研究

"基于RBF神经网络并行学习模型的数据分类及预测研究" 本文主要探讨了在数据挖掘领域中，如何利用RBF（Radial Basis Function）神经网络的并行学习模型进行有效数据分类和预测。RBF神经网络是一种广泛应用的前馈神经网络，其核心特点是具有径向基函数作为隐藏层的激活函数，这种函数能够很好地处理非线性问题，尤其适合于时间序列数据的预测。 随着信息技术的飞速发展，各个领域产生了大量数据，数据挖掘成为了一门重要的学科，旨在从这些数据中发现有价值的知识和规律。数据挖掘技术涵盖了数据库管理、统计学、机器学习、神经网络、模式识别等多个学科。其中，数据分类和预测是数据挖掘的关键技术之一，常见的分类方法包括决策树、贝叶斯分类、神经网络分类和K近邻算法等，预测技术则有线性回归和时间序列分析等。 然而，对于非线性复杂的时间序列数据，传统的分类和预测方法可能效果不佳。RBF神经网络因其强大的非线性建模能力，成为了处理这类问题的有效工具。本文指出，RBF神经网络在处理时间序列数据时，可以捕捉到数据的动态特性，但同时也面临一些挑战，比如网络结构的选择和参数的优化。 文章提出采用层次遗传算法来优化RBF神经网络的学习过程，这种算法能够全局搜索网络结构和权重，提高学习效率。同时，为了进一步提升计算速度和预测精度，本文引入了粒度并行方法来训练RBF神经网络。粒度并行通过将任务分解为多个子任务并行执行，可以显著减少训练时间。通过建立相应的并行求解模型，实现在保持预测效果的同时，提高处理大规模数据的能力。 实验部分，本文使用优化后的并行RBF神经网络模型对非线性函数值和证券市场数据进行预测。实验结果显示，无论是在无噪声数据还是在带有混沌特性的噪声数据上，该模型都能取得较好的预测效果，尽管在处理混沌数据时可能存在一定的误差，但预测结果依然在可接受范围内。 关键词：RBF神经网络、层次遗传算法、并行计算、机群系统、数据挖掘、数据分类、预测、时间序列数据库 本研究不仅深入探讨了RBF神经网络在并行学习模型中的应用，还为时间序列数据的预测提供了一种新的有效方法，对数据挖掘领域的理论研究和实际应用具有重要意义。