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BYY和谐学习与广义RBF网络在实际数据序列预测中应用的中期报告
首先，我们介绍一下BYY和谐学习和广义RBF网络这两个方法的基本原理。BYY和谐学习是一种基于函数泛化能力的模型选择方法，其主要思想是通过求解一个优化问题来选择模型的超参数，以提高预测准确性。广义RBF网络是一种基于径向基函数（RBF）的人工神经网络模型，其主要特点是可以通过调整RBF函数的参数来适应不同的数据分布。
接下来，我们介绍了我们的实验设计和结果分析。我们使用了国内某企业的销售数据来测试这两个模型的预测性能。首先，我们将数据按照时间顺序划分为训练集和测试集，并分别使用BYY和谐学习和广义RBF网络对其进行训练和预测。为了比较两个模型的性能，我们采用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）作为评价指标。
实验结果表明，两种方法在预测销售数据方面表现良好，但BYY和谐学习比广义RBF网络具有更好的预测性能。这表明，它可以更有效地选择模型的参数，从而提高预测准确性。
总体而言，我们的实验结果表明BYY和谐学习是一种有效的模型选择方法，在实际数据序列预测中具有广泛的应用前景。