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BP神经网络的改进及其在股票预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了BP神经网络,对BP算法的权值初始化进行改进,使得其收敛速度更快,并建立了基于BP神经网络的股价预测模型．最后以深发展A的收盘价为例,分析改进后NBP神经网络模型的预测效果． 相似文献
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利用BP神经网络进行预测已经取得了很大的进展,但BP神经网络易形成局部极值,算法收敛的速度相对较慢,将遗传算法结合到BP神经网络中可以改善算法收敛速度较慢的问题,利用改进的BP算法对网站访问量进行预测,结果表明运算效率得到了很大的提高,同事也说明了改进方法的可行性． 相似文献
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文中对传统BP神经网络的基本原理和学习过程进行分析,发现其存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题．采用增加动量项和自适应学习速率两种方法对传统BP算法进行改进,并将改进的BP算法运用于空分制氧质量预测网络模型中,结果表明改进的BP神经网络能够改善传统模型的缺点,而且预测质量效果较好． 相似文献
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讨论了基于Levenberg—Marquardt（LM）算法的BP神经网络及其GDP预测的应用。LM算法利用误差函数二阶导数信息,对高斯一牛顿法的优化,相对传统的负梯度法而言,其收敛速度更快。最后以贺州市GDP为例,就预测的效率和精确度来说,LM—BP网络预测GDP的速度和精度明显优于标准的BP算法网络。 相似文献
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分析了BP神经网络的基本特性,对BP神经网络用于非线性时间序列(股价)预测的算法进行了研究,并对其进行了改进。利用MATLAB软件对其进行仿真,结果表明,利用改进的BP神经网络对股价进行短期预测是可行的,改进方法有效。 相似文献
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李伟 《石家庄铁路职业技术学院学报》2012,(2)
为准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出改进的粒子群算法(DPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(DPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现神经网络参数优化,得到基于DPSO-BP算法的神经网络模型.算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力 相似文献
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鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。 相似文献
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针对BP神经网络容易陷入局部最小值以及网络收敛速率缓慢等问题,利用遗传算法优化网络权值和阈值,根据网络输出总误差变化对学习率进行动态调整,并运用改进的BP神经网络模型对上证指数进行预测分析.实证研究表明,改进的BP神经网络预测模型能够加快算法收敛速率,有效地提高预测精度. 相似文献
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李新东 《黑龙江教育学院学报》2012,31(3):198-200
将过程神经网络应用于GDP预测,可以将时间序列中的时间累积效应充分考虑到预测中,能较好地解决传统GDP预测方法中的一些不足。运用黑龙江省1981年至2010年GDP与其影响因素数据,结合相关理论,建立了基于过程神经网络的GDP预测模型,对GDP进行了预测。结果表明,将过程神经网络应用于GDP预测问题中,可以得到较高的预测精度,预测效果较好。 相似文献
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汽车保有量预测对城市交通的发展方向、城市交通的控制管理、城市道路的建设情况等都有直接的参考意义。本文通过分析影响城市汽车保有量的因素,通过参考部分参考文献,城区人口总数人均GDP、公路客运量等8个指标,首先采用主成分分析法将8个因素进行分析,然后建立BP神经网络模型对湖南省2006到2008年汽车保有量进行预测,预测结果分别为98.93万辆、122.18万辆、137.03万辆,与汽车保有量实际值94.64万辆、121.72万辆、142.67万辆很接近,预测精度比较高。这表明BP神经网络具有很强的学习与泛化能力,用于汽车保有量预测的可行性与有效性。 相似文献
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城市工业废气排放量变化是非线性的,同时具有复杂的随机性和趋势性特点,传统单一预测模型难以对其变化规律进行准确表达,从而导致预测精度较低。为提高城市工业废气排放量的预测精度,提出了GM-BP组合模型。通过GM（1,1）模型对城市工业废气排放量变化趋势进行预测,然后运用BP神经网络模型对GM（1,1）模型的趋势预测值进行误差修正,以提高预测精度。对南京市2007～2010年城市工业废气排放量进行的仿真实验表明,GM-BP模型的预测精度较高,能够应用于城市工业废气排放量预测。 相似文献
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在分析灰色预测模型GM(1,1)以及BP神经网络预测模型2种单一模型在电力消费量预测方面不足的基础上,提出灰色神经网络组合预测模型。以河北省电力消费量为基础,分别用3种模型进行预测,并加以比较分析。结果表明,灰色神经网络组合模型提高了关于河北省中长期电力消费量的预测精度,对河北省未来电力系统及能源需求规划具有一定参考价值。 相似文献
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在全球抗击新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的过程中,合理的疫情传播预测对于疫情防控有重要参考意义。为了对病毒传播进行合理预测,针对传统疫情传播预测模型存在的不足,提出一种组合式神经网络的疫情传播预测模型,并将其应用于湖北省1月29日-3月15日每日新增确诊人数预测及湖北省每日累计确诊人数预测。预测结果分析显示,该神经网络预测模型预测结果可靠有效。模型性能分析结果表明,组合式神经网络预测模型平均相对误差（MRE）不超过0.16,均方误差（MSE）不超过0.1,均方根误差（RMSE）为0.262 9,性能明显优于其它几种神经网络预测模型。基于武汉市与广东省疫情传播预测的实证结果显示模型具有较好的适用性及准确性。 相似文献
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通货膨胀的诱因、预测与控制是各国政府、学者乃至普通民众关心的热点问题。运用交叉相关分析法对GDP增长率、M2增长率、工业生产者购进价格指数等因素与通货膨胀间的关系进行了定量分析,确定了各因素与通货膨胀之间的领先、一致和滞后关系;然后结合人工神经网络原理,以先前确定的领先指标作为输入信息建立了基于BP神经网络的通胀预测模型,最后根据模型预测结果,提出了控制通货膨胀的相关政策建议。 相似文献
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为了提高大坝变形分析模型的预测精度并检验模型的泛化能力,研究了大坝变形分析的BP神经网络模型,并基于神经网络BP算法和传统的统计模型建立了大坝变形分析的融合模型．结合陈村大坝多年的变形观测数据,对上述3种模型进行了试算及分析．分析结果表明,统计模型的平均预测精度为±0．477mm．BP神经网络模型的平均预测精度为±0．390mm,融合模型的平均预测精度为±0．318mm,相比统计模型和BP神经网络模型分别提高了33％和18％,且泛化能力较强,具有广泛的适用性． 相似文献