We will use the RBF network to pred

We will use the RBF network to predict the index in the following chapter. Output layer of the RBF network is a linear weighted sum of mesosphere. So it is much faster and easier than BP network, and it has better result on nonlinear mapping. For comparing the diﬀerence easily, it is the same data which was used by us. So it is exactly the same data from the S & P 500, the date from the 3rd January in 2007 to 30th October in 2009, 714 trading days.

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我们将使用RBF神经网络预测指数在下面的章节。的RBF网络的输出层是中间层的线性加权和。因此，它是远远超过BP网络更快，更容易，而且它具有非线性映射的更好的结果。为了比较迪FF erence容易，这是这是我们使用的相同的数据。所以，正是从S＆P 500相同的数据，从1月3日到2007年10月30日，2009年，714个交易日的日期。

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我们将在下一章中使用 RBF 网络来预测索引。RBF网络的输出层是中层的线性加权总和。因此，它比BP网络更快、更容易，在非线性映射上效果更好。为了便于比较差异，它是我们使用的相同数据。因此，从2007年1月3日到2009年10月30日，714个交易日，标普500强的数据完全相同。

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在下一章中，我们将使用RBF网络来预测指标。RBF网络的输出层是中间层的线性加权和。与BP网络相比，该方法具有速度快、容易实现等优点，在非线性映射方面也有较好的效果。为了便于比较差异，我们使用了相同的数据。因此，这与标普500指数的数据完全相同，即从2007年1月3日至2009年10月30日的714个交易日。<br>

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