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题名径向基神经网络的汇率预测模型研究
被引量:9
- 1
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作者
廖薇
冯小兵
许春冬
刘锦高
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机构
华东师范大学信息学院电子系
上海社科院世界经济和政治研究所
上海建桥学院
江西理工大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第24期210-212,共3页
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基金
2009上海市教委创新项目(NoAASH0904)
上海市2007年科技攻关重点项目(No075115002)
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文摘
针对BP网络存在着收敛速度慢和局部极小的问题,提出了一种基于径向基神经网络的汇率预测研究方法。将经济变量数据归一化处理,然后送入径向基神经网络(RBF)中训练,得出相应参数,再对汇率进行预测。详细的仿真实验以及与BP神经网络的比较表明,该方法不仅运算速度较快,且预测精度明显要高于传统BP神经网络所能达到的效果。
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关键词
径向基函数
神经网络
汇率
预测
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Keywords
Radial Basis Function(RBF)
neural network
exchange rate
forecast
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名广义回归神经网络的金融预测模型研究
被引量:5
- 2
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作者
廖薇
冯小兵
曹伟莹
刘锦高
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机构
华东师范大学信息学院电子系
上海社科院世界经济和政治研究所
上海建桥学院
宜春学院理工学院
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出处
《商业时代》
北大核心
2010年第7期42-43,共2页
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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"
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文摘
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。
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关键词
广义回归神经网络
金融预测
时间序列
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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