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基于神经网络的股市预测 总被引:9,自引:0,他引:9
本文研究了基于神经网络的股票预测方法.针对目前存在的问题,提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法.经对上证指数的模拟预测表明,通过合理地选取参数,可获得满意的预测效果. 相似文献
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基于神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种使用神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器。这一控制方法是基于两个神经元网络,一个用于动态过程的建模,另一方面用于获取控制信号。控制器的优化目标基于过程输出的向前多步预测。两个网络在线学习均采用了非线性最小二乘法。 相似文献
3.
关于BP网络学习算法中步长上界的估计 总被引:1,自引:1,他引:0
本文首先给出了BP算法中关于步长取值使目标学习函数递减的充分条件,然后,具体给出了步长的一个上界估计值,最后,对于估计结果做了进一步讨论。本文给出的结果对于构造各种收敛的BP网络算法具有重要意义。 相似文献
4.
基于BP网络的非线性广义预测学习控制器 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了一种基于BP神经网络的非线性义预测学习控制器,它由一个BP网络构成。在整个学习与控制过程中,首先根据被控对象的输出与BP的学习输出之间的误差来修改网络的权值,以逐步建立被控对象的合理的多步预报模型;然后,根据网络的多步预报输出序列与设定值序列的偏差修改控制律。 相似文献
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