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基于极限学习机的上证指数预测与分析
被引量:
2
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作者
谭立云
刘海生
谭龙
《华北科技学院学报》
2014年第4期57-60,共4页
针对证券指数具有随机性、时变、波动性较大、非线性等特点,传统线性预测方法预测精度低等缺陷,提出了一种基于极限学习机的证券指数预测方法。极限学习机克服了BP神经网络的训练速度慢、过拟合、局部极值等缺陷,具有训练速度快、全...
针对证券指数具有随机性、时变、波动性较大、非线性等特点,传统线性预测方法预测精度低等缺陷,提出了一种基于极限学习机的证券指数预测方法。极限学习机克服了BP神经网络的训练速度慢、过拟合、局部极值等缺陷,具有训练速度快、全局最优和泛化能力优异等优点。采用1991~2013年上证指数对算法性能进行训练,2014年数据做测试,对100个测试数据仿真结果表明,复相关系数高达0.9935,极限学习机是一种预测精度高、误差小的证券指数预测算法,预测结果可以为用户提供有价值的参考意见。
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关键词
BP神经网络
ELM极限学习机
上证开盘指数
预测
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职称材料
题名
基于极限学习机的上证指数预测与分析
被引量:
2
1
作者
谭立云
刘海生
谭龙
机构
华北科技学院基础部
武汉大学经济与管理学院
出处
《华北科技学院学报》
2014年第4期57-60,共4页
基金
中央高校基本科研业务费资助(3142014127)
华北科技学院重点学科应用数学项目基金资助(HKXJZD201402)
文摘
针对证券指数具有随机性、时变、波动性较大、非线性等特点,传统线性预测方法预测精度低等缺陷,提出了一种基于极限学习机的证券指数预测方法。极限学习机克服了BP神经网络的训练速度慢、过拟合、局部极值等缺陷,具有训练速度快、全局最优和泛化能力优异等优点。采用1991~2013年上证指数对算法性能进行训练,2014年数据做测试,对100个测试数据仿真结果表明,复相关系数高达0.9935,极限学习机是一种预测精度高、误差小的证券指数预测算法,预测结果可以为用户提供有价值的参考意见。
关键词
BP神经网络
ELM极限学习机
上证开盘指数
预测
Keywords
BP neural network
ELM extreme learning machine
Index of Shanghai Stock Exchange
prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于极限学习机的上证指数预测与分析
谭立云
刘海生
谭龙
《华北科技学院学报》
2014
2
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