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三种生成神经网络拓扑结构的方法在股票、商品价格预测中的应用及结果比较
刘畅1; 张文2; 邵燕敏1
2011
Source Publication系统科学与数学
ISSN1000-0577
Volume031Issue:003Pages:346
Abstract对比了三种不同神经网络模型的生成方式:传统神经网络生成模型,遗传算法训练神经网络模型,以及在第二种方式训练参数的基础上,再使用传统神经网络优化生成模型.论文使用上述三种方法对代表性股票和商品价格进行拟合并预测,通过预测结果准确性和稳定性的比较发现:引入遗传算法后的神经网络在样本内的拟合误差有所降低,而第三种方法在样本外有最低的预测误差和最优稳定性.
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/47441
Collection中国科学院数学与系统科学研究院
Affiliation1.中国科学院数学与系统科学研究院
2.中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心
Recommended Citation
GB/T 7714
刘畅,张文,邵燕敏. 三种生成神经网络拓扑结构的方法在股票、商品价格预测中的应用及结果比较[J]. 系统科学与数学,2011,031(003):346.
APA 刘畅,张文,&邵燕敏.(2011).三种生成神经网络拓扑结构的方法在股票、商品价格预测中的应用及结果比较.系统科学与数学,031(003),346.
MLA 刘畅,et al."三种生成神经网络拓扑结构的方法在股票、商品价格预测中的应用及结果比较".系统科学与数学 031.003(2011):346.
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