致谢
在论文完稿之际,我首先要感谢我的导师庄建老师。本文从选题、写作到修改、定稿,自始至终都得到庄老师的悉心指导。庄老师学识渊博、思维敏捷、治学严谨,他传授的不仅有丰富的经济学知识,更有孜孜不倦、一丝不苟的治学态度和探索真理、勇于创新的精神,我将以此激励和鞭策自己,在今后的学习和工作中不断探索、前进。
论文所涉及到的SAS程序由江海峰老师提供,在此谨向江老师致以诚挚的谢意。
我要感谢四年来的所有授课老师,他们为我的学习引路导向,感谢经济学院的各位领导和老师,他们的辛勤工作为我的学习和成长提供了多方面的支持。 此外,我要感谢我的家人,他们给予了我无私的爱,无穷的动力,让我克服生活和学习上的各种困难,顺利完成学业。最后向各位同学、好友表示衷心的感谢,与你们的相处让我度过了四年愉快的时光,这是我人生中一笔宝贵的财富。
参考文献
[1] Moody J, Darken C. Fast learning in networks of locally-tuned processing units. Neural
Computation, 1989 (1): 281-294
[2] Piggio T, Girosi F, A theory of networks for approximation andlearning[J]. AI Memo
Artificial Intelligence Laboratory Institute of Technology, Cambridge Mass, 1989 [3] Chen S, Cheng E S, Ai Kadhimi, K. Regularized least squares learning algorithm for
constructing radial basis function networks [J], International Journal of Control, 1996,64(5): 829-837
[4] Tyler Holcomb, Manfred Morari. Local lraining for radial basis function networks: solving the hidden unit problem. American Control Conference, 1991: 2331-2335 [5] Ho S L, Fei M R, Fu W N, et al. Integrated RBD Network basted estimation strategy of
the output characteristics of brushless DC motors[J]. IEEE Transactions on Neural Networks on Magnetics, 2002, 38(2): 1033-1036.
[6] Yu D L, Yu D W, Gomm J B, et al. Adaptive RBF model for model-based control[C],
Proceedings of the 5th World Congress on Intelligent Control and Automation. IEEE
Press, 2004: 78-82.
[7] Li K, Peng J X, Bai E W. A fast nonlinear model identification method [J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2005, 50(80): 1211-1216.
[8] Li K, Peng J X, Bai E W. A two-stage algorithm for indentification of nonlinear dynamics system [J] . Automatica, 2006, 42(7): 1189-1197
[9]李大潜.Sobolev空间中的径向基函数插值及其应用[DB/OL],上海:复旦大学
2005-05-12
[10]曲玉辰.电网谐波抑制技术研究 大庆石油学院 [DB/OL],2006-5
[11潘立登 .吴宁川.径向基函数神经网络正交最小二乘改进算法的实现[N],北京化
工大学学报 2002年 第04期
[12]宫亚琼.径向基函数神经网络在过程建模中的研究与应用[N],北京化工大学 2007-06-06
[13]曹先珍.基于径向基函数网络的经济时序预测模型[N],武汉工业学院学报第24
卷第1期 2005年3月
[14]曾昭才, 段虞荣, 段绍光基于径向基函数网络的混沌时间序列分析[N], 重庆大
学学报(自然科学版) Vol. 22 第22 卷第6 期1999 年11 月
[15]申畯.申荣华.改进的RBF神经网络对期货价格的预测分析[OL],中国论文下载中心2009-06-28