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贝叶斯神经网络在股票时间序列预测中的应用
被引量:
9
1
作者
刘恒
侯越
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第12期225-229,244,共6页
针对BP神经网络初始权值随机获取所导致的易陷入局部最优的问题,采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization,BR)算法改进传统BP神经网络模型。该算法在保证网络误差最小的前提下,通过历史数据的先验概率调整BP模型的适应度函数,使网络...
针对BP神经网络初始权值随机获取所导致的易陷入局部最优的问题,采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization,BR)算法改进传统BP神经网络模型。该算法在保证网络误差最小的前提下,通过历史数据的先验概率调整BP模型的适应度函数,使网络的泛化能力得到提升。在股票时间序列预测的实证性研究中表明,比传统BP模型在预测精度上提高42.81%。
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关键词
贝叶斯正则化
神经网络
股票时间序列预测
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职称材料
题名
贝叶斯神经网络在股票时间序列预测中的应用
被引量:
9
1
作者
刘恒
侯越
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第12期225-229,244,共6页
基金
甘肃省教育厅项目(No.2016B-027)
文摘
针对BP神经网络初始权值随机获取所导致的易陷入局部最优的问题,采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization,BR)算法改进传统BP神经网络模型。该算法在保证网络误差最小的前提下,通过历史数据的先验概率调整BP模型的适应度函数,使网络的泛化能力得到提升。在股票时间序列预测的实证性研究中表明,比传统BP模型在预测精度上提高42.81%。
关键词
贝叶斯正则化
神经网络
股票时间序列预测
Keywords
Bayesian Regularization(BR)
neural network
stock time series prediction
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贝叶斯神经网络在股票时间序列预测中的应用
刘恒
侯越
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
9
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