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用于股指预测的自适应训练及删剪算法
1
作者
范怀玉
申金媛
常胜江
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第5期1214-1216,1219,共4页
提出了利用基于自适应训练及删剪算法的抽头延迟神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行预测。首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对网络模型进行学习训练,由于该算法的学习步长能够自行调整,初始参数少,所以收敛速度很快;再...
提出了利用基于自适应训练及删剪算法的抽头延迟神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行预测。首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对网络模型进行学习训练,由于该算法的学习步长能够自行调整,初始参数少,所以收敛速度很快;再利用删剪算法对学习后的网络结构进行删剪,优化网络的拓扑结构,降低网络的计算复杂度,提高网络的泛化能力;然后对优化后的网络进行再学习,使优化后的网络具有最佳参数;最后利用优化后的网络对未来的股指(测试样本)进行预测。仿真实验表明,与删剪前的网络结构相比,优化后的网络结构不但降低了计算复杂度而且提高了预测精度,运算复杂度降低到原来的0.055 6,预测均方误差达到8.796 1×10-5。
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关键词
股指预测
均方差
删剪算法
神经网络
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职称材料
基于自适应抽头延迟神经网络的股指预测
被引量：
1
2
作者
范怀玉
申金媛
+3 位作者
李现国
熊涛
常胜江
张延忻
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第B07期147-151,共5页
提出一种自适应神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行高精度的预测．首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对抽头延迟神经网络模型进行训练，然后再利用删剪算法对训练好的神经网络结构进行自适应删剪，去掉隐藏层中冗余的神...
提出一种自适应神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行高精度的预测．首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对抽头延迟神经网络模型进行训练，然后再利用删剪算法对训练好的神经网络结构进行自适应删剪，去掉隐藏层中冗余的神经元，从而获得最佳的网络拓扑结构．最后利用优化好的神经网络对股指进行预测．抽取上证指数2000年1月至2004年4月期间的1000个日数据作为样本，仿真实验表明，该方法能够快速地实现高精度的股指预测，预测精度达到4．8994×10^-5。
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关键词
股指预测
递归最小方差
删剪算法
神经网络
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职称材料
题名
用于股指预测的自适应训练及删剪算法
1
作者
范怀玉
申金媛
常胜江
机构
郑州大学信息工程学院
南开大学现代光学研究所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第5期1214-1216,1219,共4页
基金
教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
教育部博士点基金资助项目(20030055022)
河南省杰出青年基金资助项目(512000400)
文摘
提出了利用基于自适应训练及删剪算法的抽头延迟神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行预测。首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对网络模型进行学习训练,由于该算法的学习步长能够自行调整,初始参数少,所以收敛速度很快;再利用删剪算法对学习后的网络结构进行删剪,优化网络的拓扑结构,降低网络的计算复杂度,提高网络的泛化能力;然后对优化后的网络进行再学习,使优化后的网络具有最佳参数;最后利用优化后的网络对未来的股指(测试样本)进行预测。仿真实验表明,与删剪前的网络结构相比,优化后的网络结构不但降低了计算复杂度而且提高了预测精度,运算复杂度降低到原来的0.055 6,预测均方误差达到8.796 1×10-5。
关键词
股指预测
均方差
删剪算法
神经网络
Keywords
stock index prediction
mean square error
pruning algorithm
neural network
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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职称材料
题名
基于自适应抽头延迟神经网络的股指预测
被引量：
1
2
作者
范怀玉
申金媛
李现国
熊涛
常胜江
张延忻
机构
郑州大学信息工程学院
天津工业大学信息与通信工程学院
南开大学现代光学研究所
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第B07期147-151,共5页
基金
教育部留学回国人员科研启动基金资助项目,河南省杰出青年基金资助项目（No.512000400）.
文摘
提出一种自适应神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行高精度的预测．首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对抽头延迟神经网络模型进行训练，然后再利用删剪算法对训练好的神经网络结构进行自适应删剪，去掉隐藏层中冗余的神经元，从而获得最佳的网络拓扑结构．最后利用优化好的神经网络对股指进行预测．抽取上证指数2000年1月至2004年4月期间的1000个日数据作为样本，仿真实验表明，该方法能够快速地实现高精度的股指预测，预测精度达到4．8994×10^-5。
关键词
股指预测
递归最小方差
删剪算法
神经网络
Keywords
stock index prediction
relative mean square error
pruning algorithm
neural network
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于股指预测的自适应训练及删剪算法
范怀玉
申金媛
常胜江
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007
0
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职称材料
2
基于自适应抽头延迟神经网络的股指预测
范怀玉
申金媛
李现国
熊涛
常胜江
张延忻
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
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