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由于糧庫溫度是非線性的時間序列，文章提出了基于RBF神經網絡的糧庫溫度預測模
型。該模型優于傳統的糧庫溫度分析方法，又避免了BP算法容易陷入局部極小點和收斂速度慢的缺點。根據實驗的仿真結果顯示，該模型對于糧庫溫度的預測效果較好。
關鍵詞：糧庫溫度，徑向基函數神經網絡，非線性時間序列
Abstract: Because of the grain depot temperature is a nonlinear time series, this paper presents the grain depot temperature forecast model based on tradition basic function neural networks. The model is not only better than the tradition stock technical analysis method but also is avoiding the defects which relapse into the partial smallest point and convergence rate is little of BP algorithm. The simulation results of the experiment show that model is efficient to forecast the trend of grain depot temperature.
Keywords: Grain depot temperature, RBF neural network，nonlinear time series
型。該模型優于傳統的糧庫溫度分析方法，又避免了BP算法容易陷入局部極小點和收斂速度慢的缺點。根據實驗的仿真結果顯示，該模型對于糧庫溫度的預測效果較好。
關鍵詞：糧庫溫度，徑向基函數神經網絡，非線性時間序列
Abstract: Because of the grain depot temperature is a nonlinear time series, this paper presents the grain depot temperature forecast model based on tradition basic function neural networks. The model is not only better than the tradition stock technical analysis method but also is avoiding the defects which relapse into the partial smallest point and convergence rate is little of BP algorithm. The simulation results of the experiment show that model is efficient to forecast the trend of grain depot temperature.
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