金融时间序列预测中的神经网络方法

• 作者: 吴春国 姜静清 孙延风 梁艳春
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 金融时间序列 预测 建模
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 控制科学与工程
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2004.01.011

摘要

概述了神经网络方法在金融时间序列预测应用中所面临的有关问题,给出了解决方法;针对有关模型和算法作了计算模拟与分析,得到了一些可供今后研究参考的经验结果;讨论了金融时间序列预测中主要的神经网络模型,如多层前馈网络、径向基函数网络以及支持向量机网络等.总结了关于模型改进的一些近期研究进展与结果,指出了神经网络用于金融时间序列预测的一些可能的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁艳春	吉林大学计算机科学与技术学院	73	723	15.0	25.0
2	孙延风	吉林大学计算机科学与技术学院	17	241	8.0	15.0
3	姜静清	吉林大学计算机科学与技术学院	4	46	3.0	4.0
4	吴春国	吉林大学计算机科学与技术学院	18	272	6.0	16.0