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基于改进RBF神经网络的产业损害预警指数预报
一、引言
产业在经济中的重要性不可忽视。与其密切相关的产业损害预警指数预测也愈加重要。作者提出了基于改进RBF神经网络的产业损害预警指数预测模型，以提高预测精度和实际应用价值。
二、相关研究
前期研究普遍采用传统的灰色预测和ARIMA模型进行预测，但模型精度有限。为提升预测精度，研究人员借鉴神经网络模型，并提出了基于BP神经网络的产业损害预警指数的预测模型，但该模型在面对一些实际问题时，精度不够理想。本文提出了一种新的模型，以改进RBF神经网络为基础，整合多种因素进行预测并提升模型效果。
三、基于RBF神经网络模型的理论
本文采用差分进化算法(DE)对产业损害预警指数模型的参数进行优化。将产业损害预警指数中的实际损失和损害预警指数作为输入参数，根据神经网络的学习能力，训练参数并利用测试集进行检验模型的准确性。
四、模型构造
将产业损害预警指数中心与RBF神经网络的节点进行匹配，并调整节点的均值和变化规律；确定RBF神经网络模型参数，优化质心；应用DE算法对模型进行训练，根据误差函数对产业损害预警指数进行预测。
五、模型预测结果
本文选取2016年至2018年的产业损害预警指数数据，通过该模型进行预测得到结果。与BP神经网络模型和ARIMA模型进行比对，其预测精度更高，实际应用价值更大。
六、结论
本文通过改进RBF神经网络模型，提高了产业损害预警指数预测的精度。由于产业损害风险的不断增加，在未来的预测需求中，该模型将具有广泛的应用前景和实际应用价值。