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《西安科技大学学报》2017,(4)
为解决瓦斯涌出量预测过程中存在的预测指标过多而导致预测精度降低的问题,构建因子分析与BP神经网络相结合的瓦斯涌出量预测模型。采用SPSS因子分析法对瓦斯涌出量影响因素进行了分析降维,并对BP神经网络模型进行训练及预测。结果表明:因子分析能使BP神经网络的输入变量从10个降为3个有实际含义的因子,经因子分析后预测模型的预测速度及精度均高于未处理的样本数据,预测性能明显改善,其平均误差为3.8%,最大误差为4.9%,表明所采取瓦斯涌出量预测指标的选取方法是可行和有效的。 相似文献
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股票市场中拥有大量用于描述股票价格变化的财务指标,这些指标为股票价格预测提供了良好的数据基础.但由于股票数据存在高维相关性和时序性等特点,导致精确预测股票价格存在困难.为提高股票价格预测精度,文章提出了基于GA-Transformer模型的多因子股票预测方法,该方法使用遗传算法(GA)进行特征选择,并结合Transfo... 相似文献
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针对股票市场中价格序列是一个复杂的非线性动态系统,同时难以实现准确预测的问题,采用RBF神经网络方法,利用其较强的非线性处理能力进行股票价格预测研究,同时利用具有全局搜索能力的遗传算法对RBF神经网络进行优化研究,得到性能更加优越的神经网络模型.分别使用传统RBF神经网络和遗传算法优化后的RBF神经网络进行股票价格预测,实验结果表明:利用遗传算法优化后的RBF神经网络在网络的结构和逼近性能上都有明显改进和提高,能够有效地反映股票价格的波动特性,提高股价预测的准确性.该研究成果对股票市场规律的研究具有一定的参考价值和指导意义. 相似文献
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研究时序数据预报和提高预报精度的方法,提出了一种新的利用误差项对时序数据样本进行ＢｏｏｔＳｔｒａｐ重抽样的方法。该方法采用神经网络技术建立时序数据预报模型,并通过重抽样技术提高预报精度。通过ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法与ＢＰ算法的预报偏差平方和比较说明ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法提高了预报精度,将提出的重抽样技术引入时序数据预测中,可提高神经网络的预测精度,并适用于股票价格及外汇交易预测等效应领域。 相似文献
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针对煤炭自然发火预测问题,将因子分析理论与支持向量机算法相结合,构建了煤炭自燃的预测模型.采用SPSS软件对所选取预测煤炭自燃的8个指标进行因子分析,提取出4个主要因子,利用Matlab实现支持向量机模式识别,通过实际数据对模型训练与检验.研究结果表明:经因子分析降维后的SVM预测准确率高于未经因子分析的SVM预测结果,并验证了因子分析与支持向量机相结合可以较高精度实现对煤炭自燃的预测. 相似文献
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针对股票市场的复杂性,本文将遗传算法用于BP神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,并将其应用于股票价格的预测。采用遗传算法对网络结构和权值进行优化,提高了网络的预测精度。实践表明：该方法预测精度高、误差小,值得推广。 相似文献
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股票价格的预测是广大投资者非常关注的问题,也是诸多学者不断研究的方向,神经网络具有学习样本规律的特点,通过神经网络预测股票价格是近几年研究的重点之一。Copula EDA-BP混合优化算法是利用了copula EDA的全局寻优和BP算法局部求精的特点,将两者结合起来建立了基于copula EDA-BP的模型系统,优化神经网络的权值阈值,对股票上证180的收盘价进行预测得到误差率,结果显示copula EDA-BP算法平均误差率低于BP算法,提高了传统BP神经网络的计算精度。 相似文献
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如何对股票价格拐点进行预测是投资者所关注的内容.利用RBF 神经网络对股票价格拐点进行预测,将反映股票价格的开盘价、收盘价、最高价、最低价作为神经网络的输入变量,利用RBF神经网络自适应算法对网络进行训练,建立起神经网络模型.结合分形几何学的分形知识,对股票拐点进行了分类. 相似文献