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
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
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.
其他文献
本文主要论述民主开放型的班级管理是知识经济时代的需要,是创新精神培养的需要,也是发展优良的个性品质的需要,更是情感智力教育的需要.
7月15日,中央新闻单位采访团在十堰市看到这样的情景——早上9点,十堰市博物馆门前等待参观的市民们排起了百米长龙,争相参观博物馆里那些既能体现十堰地方文化特色,又能展示南水
在分析阻塞呼叫控制机理的基础上,用广义随机Petri网(GSPN)对数字交换机中另一种常用过载控制机理--延时呼叫控制,进行了描述与分析,建立了其GSPN模型。通过模型求解,得出了采用控制后系统性能的解
在分析PowerBuilder中用户对象的基本概念与特点基础上,提出了利用用户对象技术实现MIS(管理信息系统)中单据设计功能的方法,并给出了详细的实现过程.实际应用表明,该方法可