| 基于粒子群优化的神经网络预测模型 |
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| 引用本文： | 程军,李荣钧.基于粒子群优化的神经网络预测模型[J].数学的实践与认识,2015(3):176-180. |
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| 作者姓名： | 程军 李荣钧 |
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| 作者单位： | 广州航海学院港口与航运管理系;华南理工大学工商管理学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(71071057);广东省自然科学基金博士启动项目(S2012040006997);教育部人文社会科学青年基金(13YJCZH030);广东省高等院校学科与专业建设专项资金项目(2013WYXM0164) |
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| 摘 要： | BP学习算法多采用梯度下降法调整权值,针对其易陷入局部极小、收敛速度慢和易引起振荡的固有缺陷,提出了一种改进粒子群神经网络算法.其基本思想是:首先采用改进粒子群优化算法反复优化BP神经网络模型的权值参数组合,再用BP算法对得到的网络参数进一步精确优化,最后用得到精确的最优参数组合进行预测.实验结果表明,该算法在股指预测中的预测性能明显提高.
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| 关 键 词： | 神经网络 粒子群优化 预测 |
A Neural Network Prediction Model Based on Particle Swarm Optimization |
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| CHENG Jun;LI Rong-jun.A Neural Network Prediction Model Based on Particle Swarm Optimization[J].Mathematics in Practice and Theory,2015(3):176-180. |
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| Authors: | CHENG Jun;LI Rong-jun |
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| Institution: | CHENG Jun;LI Rong-jun;Port and Shipping Management Department,Guangzhou Maritime Institute;School of Business Administration,South China University of Technology; |
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