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题名基于神经网络的金融市场艾略特波浪识别
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作者
李音润
欧鸥
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机构
成都理工大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第12期285-292,共8页
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文摘
艾略特波浪理论作为金融市场的研究工具,描述了股价的结构规律。针对艾略特波浪理论,结合人工智能方法,以时间序列为基础,提出并比较了两种基于人工神经网络的分类器。第一种技术是结合了后向传播学习算法的多层人工神经网络,1 600次迭代后均方误差小于0. 87。根据传统后向传播网络的缺陷与金融市场的特性,提出第二种改进网络,即与模糊理论相结合的基于缩放共轭梯度算法的人工神经网络。经120次迭代后均方误差小于0. 22,相比于第一种方法,准确率提高74. 7%,收敛速度提高92. 5%。
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关键词
人工神经网络
模糊神经网络
艾略特波浪理论
后向传播算法
模糊理论
缩放共轭梯度算法
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Keywords
Artificial neural network
Fuzzy neural network
Elliott wave principle
Back propagation algorithm
Fuzzy theory
Scaled conjugate gradient algorithm
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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