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结合主成分分析法和神经网络的优点,提出了基于主成分分析的神经网络方法来对期货市场进行预测.引入主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为网络输入,一方面减少了输入维度,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,也简化了网络的结构.通过实例验证,基于主成分的神经网络比一般神经网络训练精度更高. 相似文献
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关联规则及其在石油期货价格预测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Apriori算法及其变种的不足,提出了一种基于支持度计数矩阵和事务数据库布尔矩阵的新算法,利用此算法挖掘石油期货价格历史数据中的频繁项集,根据给定的最小支持度和最小置信度从挖掘结果产生关联规则,对关联规则在石油期货价格预测中的应用进行了探索,并提出了进一步的研究方向. 相似文献