引入收益因素的RBF神经网络及其应用

来源 :吉林大学学报(信息科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：wenshengfang1985

【摘要】

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考虑到投资者的主要目的是盈利这一重要因素,提出了一种改进的径向基函数(RBF:Radial basis function)神经网络方法.在RBF网络的误差函数中增加了利润、时间和趋势信息,并采

【作者】

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姜静清梁艳春孙延风吴春国

【机构】

：

内蒙古民族大学,吉林大学,吉林大学

【出处】

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吉林大学学报(信息科学版)

【发表日期】

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2002年3期

【关键词】

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神经网络径向基函数预测年利润率 Neural networks Radial basis function (RBF) Prediction Ann

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考虑到投资者的主要目的是盈利这一重要因素,提出了一种改进的径向基函数(RBF:Radial basis function)神经网络方法.在RBF网络的误差函数中增加了利润、时间和趋势信息,并采用基于梯度下降的误差纠正算法对网络进行训练.对股市综合指数进行预测的结果表明,该方法在提高投资收益的意义下,提高了神经网络模型在金融领域的预测性能.

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