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基于遗传算法优化混沌神经网络的股票指数预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 相似文献
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第三产业发展趋势的预测对于国家或地方政府制定宏观政策有着重要的意义。为更加准确地进行第三产业的预测,从多角度选取指标,利用信息墒理论合成综合指标,建立灰色LM-BP神经网络对其进行预测,实证分析灰色LM-BP神经网络比单一的灰色预测模型和传统BP神经网络预测模型拟合和预测能力要好,说明了模型适应成都第三产业发展趋势的预测。 相似文献
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基于支持向量机的预测模型对上证指数进行预测,并将其预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比,其结果表明,支持向量机的预测模型具有较高的拟合和预测精度并优于BP神经网络模型,且支持向量机预测方法计算速度快,准确率高,具有很好的推广应用价值。 相似文献
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针对射频信号自动识别(RFID)技术发展受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测的问题,本文提出了灰色动态模型对射频信号自动识别(RFID)技术发展趋势进行预测,在此基础上构造了灰色神经网络组合预测模型。该模型避免了变权组合预测模型的主观与繁琐,能有效地将灰色预测弱化数据序列波动性的优点和神经网络较强的非线性适应能力相融合。算例结果表明该方法的可行性和有效性,预测精度也得到了改善。 相似文献
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本文采用神经网络的方法,利用消费者物价指数、工业增加值和货币供给等数据,分别以BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络建立通货膨胀预测模型.三个模型预测结果表明,采用神经网络方法建立的模型能够较好地预测通货膨胀的变动.通过比较BP神经网络和Elman神经网络预测结果可以看出,带有反馈机制的神经网络模型预测性能优于一般神经网络模型. 相似文献
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本文基于MATLAB动态神经网络的背景,采用时间序列预测方法进行环境空气质量预测.以某区域空气污染源的排放数据为样本,建立环境污染事件基于动态神经网络时间序列预测模型来预测该区域环境空气质量数据,并与实际监控数据对比研究,寻找误差存在的原因进行修正,验证此方法的有效性. 相似文献
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基于ANN理论的企业现金流预测模型构建 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析了预测现金流对于企业运营的重要性,并在对现金流量预测的传统方法分析基础上,提出了神经网络预测法的适用性。由此建立了神经网络的现金流预测模型,并进行了实证分析。 相似文献
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作为整个经济活动的基准利率,国债的利率期限结构,全面而深刻地影响着市场上其他利率和资产价格的评估。在分析了传统的指数函数回归、BP神经网络单一预测方法的局限性后,本文建立了将不同单一模型的预测值进行集聚处理的神经网络组合预测模型,并对上海证券交易所20个不同待偿期限的国债品种进行预测和方差检验。实证结果表明,神经网络组合预测模型,能够充分吸收各单一预测模型的优点,扬长避短,削弱单一模型的不稳定性,增强预测的准确性、有效性。 相似文献
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论文针对经济预测通常表现为复杂的非线性这种特性,提出了一种基于自组织过程神经元网络(FPNN)和改进的BP神经网络建立的经济预测模型方法。自组织过程神经元网络(FPNN)由输入层、竞争层和输出层组成。FPNN筛选出对因变量(网络输出)最有影响作用的变量(自变量)之后作为改进的BP算法网络的输入节点,再用进行学习。该模型不仅克服了时间序列预测模型只能进行线性预测的不足,而且还避免了传统神经网络的固有缺陷。以2001年到2004年国内生产总值作为预测分析样本,并对预测结果和实际值进行了比较分析,结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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误差反向传播神经网络(BPNN)由于优越的非线性数据处理性能以及较强的学习能力而被广泛地运用于电信业务的预测当中。然而,神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺陷而影响其预测效果,而遗传算法(GA)是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷。本文针对影响电信业务收入的主要因素,将BP神经网络与遗传算法有机结合起来,建立了相应的遗传神经网络模型用于电信业务收入预测,并利用实际数据进行效果验证。实验表明,该预测模型具有很强的学习能力和自适应性,其预测结果优于BP神经网络模型,而且具有良好的泛化性。 相似文献
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贸易增长与环境损害之间的关系是多纬度、错综复杂的,又受到贸易政策、环境政策的影响,使得准确预测贸易引致的环境损害相当困难。在分析贸易与环境问题现状的基础上尝试运用BP神经网络模型从宏观上建立贸易增长与环境损害预测模型,采用MATLAB中神经网络工具箱实现多层前馈BP网络,结果证明所提出的方法成功的将神经网络模型引入贸易与环境问题定量预测研究中,并且得到预期误差范围内的预测结果。神经网络模型应用于中国贸易与环境污染预测的结果表明,该模型具有所需样本少,预测精度较高等优点,为研究贸易引致的环境污染预测提供了新途径。 相似文献
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基于多因素分析的区域物流需求径向基函数网络预测 总被引:2,自引:0,他引:2
对区域物流需求量进行合理、精确地预测,能为政府部门科学制定物流规划、合理配置物流资源提供决策支持和依据。在对影响区域物流需求的多种因素进行全面分析以及物流需求量指标合理选取的基础上,采用径向基函数神经网络构建区域物流需求量的非线性预测模型,并以四川省相关统计数据为基础,对区域物流需求量进行了预测,取得了满意的预测结果。研究表明:该预测模型较全面地反映了区域物流需求量的变化规律,预测精度较高,泛化能力强,预测结果具有较高的可信性。 相似文献