基于神经网络和模式匹配的股票预测研究

BP神经网络是分析股票数据最流行的工具之一。近期对模式匹配算法的研究表明模式匹配简化了股票趋势预测的复杂度并为股票市场预测提供了一种简单有效的方法。文中分别阐述了BP神经网络和模式匹配识别的原理,并提出将两种算法相结合,建立一个基于BP神经网络和模式匹配识别的股票市场分析和预测系统。这个系统克服了神经网络预测系统目标函数存在局部最小和模式匹配识别预测系统缺少股票价格自身变化特性的缺点,具有两种算法在股票预测应用方面的优势。通过对泰山石油的股价进行分析来测试这个系统。实验结果表明此方法不仅收敛速度快、预测精度高,而且易于操作,具有一定应用价值。     

基于强化学习的股票预测系统的研究与设计

股票市场是金融分析领域中重要而困难的问题。股票数据的分析和预测具有重大的理论意义和诱人的应用价值。BP神经网络在目前的股票预测系统中应用广泛,但是作为有导师的学习系统,BP神经网络必须要求提供相关的经验数据才能正常运行。对此本文提出了一种基于强化学习BP算法应用于股票预测系统,通过强化学习体系来实现体统的自学习,通过网络集成来达到初始数据的预处理,提高系统的泛化能力,在实际应用中取的较好的效果。     

BP神经网络在股票预测中的应用研究

分析研究了BP算法,并提出了一些相应的改进措施.将改进的BP算法应用于股票数据分析,即利用BP网络很强的非线性映射功能,模拟影响股票的相关因素与股票开盘价、收盘价之间的关系,建立了基于BP神经网络的股票预测系统.用2004年的沪市证券数据进行了验证,结果表明此方法不仅收敛速度快、预测精度高,而且具有一定应用价值.     

基于遗传神经网络的股指预测

股票市场是一项集合许多市场复杂因素的活动,股票分析的方法非常多。将遗传算法用于BP神经网络的训练过程对股票价格的预测,设计一个三层的BP神经网络,优化网络输入,在传统BP神经网络的基础上加入遗传算法。通过实例分析及实际结果表明这种BP神经网络的准确性和科学性。     

BP神经网络在股票预测中的应用

介绍了时间序列和BP神经网络算法,并给出信号正向传播和误差反向传播的公式,在此基础上运用BP算法对股票时间序列短期的走势进行预测分析.实验结果表明此方法效果良好,识别率高,具有一定的实用价值.     

蚁群神经网络在中小企业信用评价中的应用

为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测中小企业信用的目的,在分析信用评价重要性的基础上,根据中小企业信用评价指标体系,提出了一种基于蚁群神经网络的评价模型.利用蚁群算法对神经网络进行训练,再将此网络模型应用到中小企业信用评价系统中,最后通过训练样本和测试样本来检测该蚁群神经网络.结果表明蚁群神经网络的预测方法与传统的BP冲经网络预测方法相比,具有较强的泛化能力,应用在中小企业信用评价系统中具有很高的评价准确率.     

基于MBP-RO混合学习策略的货币识别研究

神经网络模式识别方法是模式识别领域的一个新的研究方向,而BP算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种.针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中采用混合学习策略,并对建立的货币识别模型进行Matlab仿真.实验结果表明:MBP-RO模型使神经网络缩短了训练时间,获得了更高的识别速度和更好的识别效果,该模型在货币识别中具有一定的优势.     

改进PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能; 利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该预测方法应用到几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于模糊模式的手写数字识别

手写体数字识别是一个难度很大,但却具有广阔应用前景的研究课题.文章提出了一种基于模糊模式识别和BP神经网络技术对手写数字进行识别的算法:首先应用BP神经网络技术对手写数字样本进行学习,然后结合模糊模式识别方法进行手写数字识别.实验表明,该方法的正确识别率达95%以上.     

基于BP神经网络的图像识别研究

BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,因而在数字图像识别领域有着广泛的应用。本文在经典BP神经网络的基本算法的基础上,对BP算法的参数设置进行了优化,实现了一种基于分类的改进BP神经网络算法。通过探讨BP神经网络在数字图像分类识别中的应用,详细考察了各种参数对识别效果的影响。实验结果证明改进后的算法有很好的实用价值。