一种基于FPGA的人工神经网络预测方法

• 作者: 杨波 解筱 陈贞翔
• 来源期刊: 山东科学
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 PSO FPGA 股票预测
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 7-12
• 页数: 6页
• 分类号: TP389.1|TP273.5
• 字数: 3850字
• 语种: 中文

摘要

传统人工神经网络的软件实现速度慢,可以利用FPGA的并行性加速其实现.本文在软件上采用PSO优化ANN,得到最优权值,最优权值和测试样本保存在FPGA 片上 ROM,然后用FPGA-ANN实现股票预测.sismod 函数的逼近采用分段近似和查找表相结合的方法.利用ANN层与层之间在FPGA中的流水线处理以及每一层内神经元与神经元之间的并行处理,使用国际通用股票预测数据集Nasdaq-100 index of Nasdaqsm 血进行仿真实验得知,该方法显著提高了股票预测的速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨波	济南大学信息科学与工程学院	140	1282	18.0	29.0
2	陈贞翔	济南大学信息科学与工程学院	21	162	8.0	12.0
3	解筱	济南大学信息科学与工程学院	2	25	2.0	2.0