摘要
本文针对BP网络存在着收敛速度慢和局部极小的问题,提出了一种基于广义回归神经网络方法的金融预测模型,该网络运用于汇率模拟与预测,以演示训练样本的构建、原始数据预处理、神经网络的创建训练和检测结果的评价整个过程。通过详细的仿真实验以及与BP神经网络的比较可得出以下结论:该方法不仅运算速度较快,且逼近性能及预测性能明显都优于传统BP神经网络。
出处
《商业时代》
北大核心
2010年第7期42-43,共2页
Commercial
基金
上海市2007年科技攻关重点项目(075115002)"基于单片DMD的立体显示系统"
2009上海市教委创新项目(AASH0904)"基于人工神经网络模型对我国参考篮子汇率体制的研究"