在对实际问题进行描述和处理中，为了能够获得更加全面的信息，我们经常需要统计多个变量的数据。 详细内容请看下文改进的ＲＢＦ神经网络对期货价格的预测。
这些多个变量之间经常存在一定的相关性，并不是每个变量都是我们所需要的，或者说它们携带的信息可能是重复的。因此我们希望用少数几个变量来代替原有的多个变量。主成份分析法的基本思想就是通过对原始数据的降维，将多个相互关联的变量转化为少数几个互不相干的变量的统计方法。
由于期货价格的变化是一个非线性的时间序列，利用传统的统计方法对期货的价格直接进行预测，所得到的结果不是很理想。而神经网络在非线性模式中具有优势,因而它不需要建立复杂的数学模型就可以完成期货价格预测。基于BP网络和RBF网络的预测都有较好的结果,但是相对BP网络而言,利用RBF神经网络不仅解决了常用BP网络易陷入局部最小的问题,而且训练时间更短,预测的精度也比BP网络高得多。本文提出使用基于主成分分析法的RBF神经网络方法对期货价格进行预测。通过主成分分析法对原始数据降维，然后,再用这些个数较少的新输入变量作为RBF神经网络的输入进行模拟预测。由于主成分之间是相互独立的,所以由各主成分组成的输入空间不存在自相关性,从而有效地简化了RBF网络在高维时难以寻找网络中心的问题,提高了预测精度。
主成分分析法简介及RBF神经网络算法概述
1 主成分分析法
主成分分析法的步骤
(1)原始数据的标准化处理。
主成分分析法的目的就是使用较少的变量代替并综合反映原来较多的信息，综合后的变量就是原来多变量的主要成分，利用这些综合后的主要成分去代替原来的变量去解决实际问题。这里首先利用以下公式对原始变量进行标准化处理。其中原变量为x??ij?，其含义为第j个变量的第i个值，则处理后的变量值为y，
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