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用混合小波网络和遗传算法对期权定价的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于波动率微笑的存在,不同种类的期权的隐含波动率不同,如何衡量不同种类期权的隐含波动率的最优权重一直是期权定价领域中的重要问题.提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重.在香港衍生品市场的实证中表明,所提出的模型要优于传统的Black-Scholes模型和其它的神经网络模型. 相似文献
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提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络.隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率.基于不同种类的期权价格对波动率的敏感度不同,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重.在香港衍生品市场的实证中表明,所提出的模型优于传统的Black-Scholes模型. 相似文献
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BP小波神经网络快速学习算法研究 总被引:22,自引:0,他引:22
讨论了BP小波神经网络在训练过程中减小误差函数时最优方向的确定和自适应调整学习率的方法.首先论证了小波神经网络的数学基础,然后讨论了BP小波神经网络的学习过程,重点讨论了减小误差函数最优方向的确定方法,即如何保证步长方向与负梯度方向一致,由此得出了自适应调整学习率的简便方法.该方法具有普遍性,有广泛的应用价值.仿真结果表明,采用最优梯度下降方向可以大幅度提高BP小波神经网络的学习速度. 相似文献
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混合递阶遗传算法优化小波神经网络的研究 总被引:3,自引:1,他引:3
在研究小波神经网络结构及其学习算法的基础上,提出了一种以混合递阶遗传算法优化小波神经网络的新方法,混合递阶遗传算法是递阶遗传算法和多元线性回归的结合。此方法可同时优化小波神经网络的结构及其参数,具有学习速度快,精度高的特点。并与传统的BP算法进行了对比,证明了本算法的有效性。 相似文献
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基于小波神经网络的惯导初始对准系统 总被引:3,自引:0,他引:3
论述了小波分析和神经网络在惯性导航系统初始对准中的重要作用,给出了惯导系统初始对准的线性和非线性模型.基于小波变换,运用小波神经网络对目前该问题进行了仿真研究.仿真结果表明,对于不同的误差模型,小波神经网络采用不同的基函数可以很好地对非线性系统进行逼近,近似精度高,而且网络规模比BP、RBF等神经网络规模要小,计算量少,收敛速度快. 相似文献
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提出递阶遗传训练方法用于训练连续参数小波神经网络的参数及其结构.现有的连续参数小波网络训练方法大多只能训练网络的参数,包括平移参数、伸缩参数和权值,而网络的结构得预先用某种方法确定.应用递阶遗传算法能够把网络的结构和参数同时通过训练确定.利用混沌时间序列数据进行仿真,结果证明该模型具有较高的预测精度,提出的方法是可行的. 相似文献
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提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(csA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法.该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;四是单神经元PID控制器,学习并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程. 相似文献
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《系统科学与信息学报》2021,(4)
It is challenging to forecast foreign exchange rates due to the non-linear characters of the data. This paper applied a wavelet-based Elman neural network with the modified differential evolution algorithm to forecast foreign exchange rates. Elman neural network has dynamic characters because of the context layer in the structure. It makes Elman neural network suit for time series problems. The main factors, which affect the accuracy of the Elman neural network, included the transfer functions of the hidden layer and the parameters of the neural network. We applied the wavelet function to replace the sigmoid function in the hidden layer of the Elman neural network, and we found there was a "disruption problem" caused by the non-linear performance of the wavelet function. It didn't improve the performance of the Elman neural network, but made it get worse in reverse. Then, the modified differential evolution algorithm was applied to train the parameters of the Elman neural network. To improve the optimizing performance of the differential evolution algorithm, the crossover probability and crossover factor were modified with adaptive strategies, and the local enhanced operator was added to the algorithm. According to the experiment, the modified algorithm improved the performance of the Elman neural network, and it solved the "disruption problem" of applying the wavelet function.These results show that the performance of the Elman neural network would be improved if both of the wavelet function and the modified differential evolution algorithm were applied integratedly. 相似文献
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张代远 《系统工程与电子技术》2006,28(6):929-932
为了改善学习速率,提出了一种确定复数神经网络初始权值的新颖方法。初始权值不是随机给定的,而是通过计算求得。具体方法是选择一类隐层神经元的变换函数(类支集函数),将输入层和隐层之间的复数权值计算出来,保证隐层的输出矩阵是满秩矩阵,并从理论上证明了这样的满秩矩阵是存在的。利用这个满秩矩阵,通过最小平方算法就可以求得隐层和输出层之间的复数权值。将这些权值作为初始权值,采用最速下降算法来对神经网络进行训练。初始权值的优化,使得该算法可以有效地提高复数神经网络的训练速度和计算精度。一个特例是当隐层神经元的个数与样本个数相等时,就可以求得代价函数值为0的全局最小点。计算机仿真实例验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于多项式网络的空袭目标类型识别模型 总被引:2,自引:0,他引:2
给出了进行目标类型识别的指标集 ,建立了基于多项式前向神经网络识别模型。该模型具有三层结构 ,隐层、输出层分别采用多项式函数和线性函数作为激活函数 ;隐层 输出层的权值用最速下降法学习 ,输入层 隐层的权值用遗传算法进行学习。实例表明该模型是可行的。 相似文献
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遗传算法在神经网络控制中的应用与实现 总被引:33,自引:2,他引:31
比较了遗传算法与神经网络的特点,并对将遗传算法用于前向神经网络的可能性进行了研究,同时阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性,提出了一种融合遗传算法的神经网络控制方法,该方法采用多层前向神经网络作为遗传搜索表示方式的思维,以神经网络为基础,用遗传算法 习神经网络的权系数,即保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力,将遗传算法和神经网络相结合,分析了遗传算法基本参数及神经网络结构、隐层和输出层节点非线性函的选择,设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法,成功地实现了机械手逆运动学求解问题及倒立摆的控制,仿真结果显示了遗传算法快速学习神经络权系数的学习效率与收敛精度,确保了快速达到全局收敛,克服了多层前向神经网络传统的BP学习算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷,表明了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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针对含有未建模动态的非线性系统,结合非线性动态逆和小波网络提出了一种新的非线性控制方法。根据小波网络的逼近特性,利用具有在线学习能力的单隐层小波网络来补偿动态逆的误差,建立了基于自适应小波网络的控制结构,用李雅普洛夫函数导出了小波网络权值的自适应调整規则。通过自适应调节,使控制系统能对受控对象及时地作出反应。最后分析了小波网络的结构和输入。 相似文献
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针对高精度陀螺稳定跟踪系统,提出了一种基于小波基函数神经网络的非线性系统的一步超前预测控制算法。该方法利用小波网络学习非线性系统,利用小波神经网络模型作为系统的预测模型,控制信号直接通过极小化期望输出值与预测输出值之间的偏差来获得。通过对陀螺稳定跟踪控制系统的仿真,表明该算法具有优良的控制品质。 相似文献