基于小波神经网络的中药材价格预测方法的研究

中药材市场前景广阔,经营中药材成功的关键为对市场走势及价格作出正确的判断,因此对于中药材价格科学的预测尤为重要。基于Matlab工具,利用小波神经网络建立预测模型,经过实验得到了较高精度的价格预测结果,证明可将小波神经网络应用于中药材价格预测。     

基于LSTM神经网络的短期价格趋势预测

本文主要对LSTM模型结构改进及优化其参数,使其预测股票涨跌走势准确率明显提高,同时对美股周数据及日数据在LSTM神经网络预测效果展开研究.一方面通过分析对比两者预测效果差别,验证不同数据集对预测效果的影响;另一方面为LSTM股票预测研究提供数据集的选择建议,以提高股票预测准确率.本研究通过改进后的LSTM神经网络模型...     

基于小波神经网络法的短期风电功率预测方法研究

基于小波与BP神经网络,提出一种小波与BP神经网络结合的方法对短期风电负荷进行预测。运用小波能够精确地提取时间序列的细微特性和BP网络的输出反馈作为输入神经元数据增加了数据信息量的特点,构建了小波神经网络预测模型,经实际数据证明该方法提高了预测的精确性。     

基于改进BP神经网络的分布式光伏系统短期出力预测方法

为减小分布式光伏系统短期出力预测值与实际值的偏差,提高出力预测精度,保证光伏系统稳定运行,设计基于改进反向传播（Back Propagation,BP）神经网络的分布式光伏系统短期出力预测方法。首先,建立分布式光伏系统发电模型,获取分布式光伏系统的短期光伏出力衰减性特征与理论出力情况。其次,计算样板站出力相关系数,选择具备预测估算条件且能够代表分布式光伏系统集群出力特征的预测样板站。最后,进行实验分析。实验结果表明,该方法的短期出力功率预测值与出力功率实际值更接近,偏差较小,能够更加精确地预测出分布式光伏系统的短期出力情况。     

基于遗传算法和神经网络的新股上市价格预测法

新股上市价格预测方法的研究具有重要的理论和实践意义。鉴于此,该文提出了一种基于遗传算法和神经网络的新股上市价格预测方法。将影响股票价格的因素抽象出来,部分纳斯达克新股上市价格的历史数据作为训练样本,确定该文新股上市价格预测方法中的相关参数。并以另外9家公司的上市股票为测试样本验证了该方法的有效性。     

基于神经网络优化组合的短期负荷预测

通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,集结多种单个模型所包含的信息,进行最佳组合,提出了在单一模型预测结果基础之上的基于神经网络的优化组合预测,确定了网络训练样本和隐含层的个数,可使提前一天的预测精度较传统预测模型有较大提高。并当发现某一点预测误差过大,可对该点利用文中提出的误差灰色模型修正预测结果,这样不仅可提高整体预测精度,更重要的是减小最大预测误差值和减少大预测误差发生的次数。仿真结果验证了该预测模型的可行性和有效性。     

基于神经网络LAMSTAR的短线股票预测研究

股票预测在金融领域是一个重要的课题。LAMSTAR是一个用于存储、识别、比较和决策的网络系统。本文尝试开发一个关于短期股票预测的LAMSTAR网络应用程序,每一次预测都会从历史数据里获取股票特征,然后输入LAMSTAR网络。网络会自动检测各特征之间的多维非线性关系并编码,然后根据预测的趋势进行交易。本文提供了三个公司的预测结果,该预测结果非常有效。     

基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法

短期电力负荷预测是电力系统中的重要问题之一,准确的预测结果可以提高电力市场的灵活性和资源利用效率,对电力系统高效运行具有重要意义.为了提高预测精度,针对电网负荷数据的时序性特征,提出一种基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法.该方法首先针对电力负荷的影响因素(温度、节假日等)提取特...     

BP 神经网络在基金价格预测中的应用研究

研究基金价格变化的准确预测问题.针对基金价格变化规律相当复杂,影响因素间非线性程度相当的高,传统预测方法不能很好反映非线性规律,导致基金价格预测精度不高.为了基金价格预测精度,提出一种基于 BP 神经网络的基金价格预测模型.通过 BP 神经网络优异的非线性逼近能力和自学习能力对基金价格数据进行训练和预测,同时通过自适应学习速率动态地调速 BP 神经网络学习速率,对基金价格进行预测.通过对金泰基金的仿真研究,表明了改进的 BP 神经网络比其它基金价格预测具有更高的精确度,能准确地捕捉基金价格的变化趋势,为基金价格预测提供了参考.     

基于模糊逻辑和神经网络的电力负荷预测

设计并实现了神经网络和模糊逻辑相结合的综合预测模型进行短期电力负荷预测。由神经网络和模糊逻辑分别对基本负荷和受天气、节假日影响的负荷进行预测,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。采用此模型对石家庄电力系统负荷进行预测分析,取得了令人满意的结果。     

股票价格短期预测的LM遗传神经网络算法

针对传统神经网络在股票价格预测中易陷入局部最优和预测精度偏低的问题,提出了一种改进的神经网络算法进行求解.改进的算法基于LM算法建立了改进的三层BP神经网络对股票价格建立预测模型,避免算法陷入局部最优,并运用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,提高神经网络对股票价格的预测精度.采用Matlab对上述算法模型进行仿真测试,通过预测4支股票价格的实验证明改进后的神经网络预测算法对股票价格的短期预测有较好的精度和稳定性.     

交通流量经验模态分解与神经网络短时预测方法

基于经验模态分解（EMD）和神经网络,提出了一种短时交通流量预测方法。通过EMD分解把交通流量分解成不同的模态,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测值累加得到最终的预测结果。利用EMD与神经网络模型对I-800数据库实测交通流量数据进行预测,结果表明该方法具有很高的预测精度,明显优于直接采用神经网络的预测结果。     

小波神经网络在黄金价格预测中的应用

通过对影响黄金价格变动的主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的黄金价格预测模型。给出了具体的网络学习算法,并结合算法对黄金价格进行预测。为验证模型有效性,进行了对比测试。分析结果表明,小波神经网络模型比传统的BP神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高的特点。     

基于谐波小波与神经网络的钢铁价格预测

应用谐波小波分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国钢铁价格趋势预测的谐波小波神经网络模型。应用广义谐波小波分解算法把原始钢铁价格序列分解到不同的频带上,并在此基础上进一步分析表明,钢铁价格存在混沌特性;再经混沌分析和神经网络进行组合预测,提高了模型对多种目标函数的学习能力,有效改进了预测精度。实验表明,与现有方法相比,该方法具有较高的预测精度。     

基于多重注意力机制的图神经网络股市波动预测方法

股票市场是金融市场关键组成部分,因此对股票市场波动的研究对合理化控制金融市场风险、提高投资收益提供了重要支持,一直以来都是学术界和相关业界的关注焦点,然而,股票市场会受到各种因素的影响。面对股票市场中多源化、异构化的信息,如何高效挖掘、融合股票市场的多源异构数据具有挑战性。为了充分解释不同信息及信息间相互作用对于股票市场价格波动的影响,提出一种基于多重注意力机制的图神经网络来预测股票市场的价格波动。首先,引入关系维度构建股票市场交易数据和新闻文本的异构子图,并利用多重注意力机制实现图数据的融合;其次,通过图神经网络门控循环单元（GRU）进行图分类,在此基础上完成对股票市场中上证综合指数、沪深300指数、深证成份指数这三个重要指数波动的预测。实验结果表明,从异构信息特性角度,相较于股票市场交易数据,股市新闻信息对于股票价格影响存在滞后性;从异构信息融合角度,所提方法与支持向量机（SVM）、随机森林、多核k-means （MKKM）聚类等算法相比,预测准确率分别提升了17.88个百分点、30.00个百分点和38.00个百分点,并进行了模型交易策略的量化投资模拟。     

基于改进人工鱼群算法与RBF神经网络的股票价格预测

股票价格受多种因素影响,这对股票价格预测造成了巨大挑战。近年来,机器学习方法被广泛用于股票价格预测的研究中,然而,现有方法存在相对误差较大、时间复杂度高等缺点。对此,提出基于引力搜索的改进人工鱼群算法AFSA＿GS。该算法将引力搜索中计算质量和加速度的策略分别用于调节人工鱼的视野和步长,从而提高了人工鱼群算法在优化过程中的自适应能力;AFSA＿GS算法还优化了RBF神经网络的相关参数,并使用优化后的网络预测股票价格。在多家上市公司股票数据上进行了实验,实验结果表明,相对于传统的优化算法,采用AFSA＿GS算法优化的RBF神经网络,可以获得更好的股票预测性能。     

基于神经网络的采空区自燃预测

针对矿井采空区自燃情况难以监测的状况,提出将遗传算法与神经网络应用于采空区自燃预测的方法。该算法利用遗传算法的全局搜索能力强的特点去优化神经网络,由神经网络构成的推理系统去预测采空区的自燃报警。仿真结果表明:当瓦斯体积分数和温度处于危险等级时,可以准确地预测出危险报警,验证了该方法的有效性和可靠性。     

一种基于灰色神经网络的网络流量预测模型

网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。灰色模型和神经网络在反映数据的趋势性变化上效果明显,随着灰色神经网络的发展及其广泛应用,越来越多的方法已经被提出。文中利用神经网络补偿器获得误差补偿信号,则最终的预测值为灰色神经网络模型的预测值加上误差补偿。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型

为衡量网络运行负荷和运行状态,对网络进行合理规划,在对目前网络流量预测模型进行了研究的基础上,结合灰色模型和神经网络模型在反映数据的趋势性变化上的明显效果,以及神经网络补偿器,提出了基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于改进的BP神经网络的Overlay网络流量预测

随着网络规模的增长,Overlay网络流量预测已经日渐成为研究热点。与传统网络相比,Overlay网络本身的特性决定了传统的预测方法已不能适应它的要求。提出一种基于模拟退火的粒子群神经网络来预测Overlay网络的流量,运用反向计算方法,从理想最优值出发,近距离寻找最优解,缩短了求解时间并加大了找到最优解的几率。通过实验仿真可以看出,改进的BP神经网络方法的预测效果要明显好于传统的BP神经网络。