广义回归神经网络的金融预测模型研究

• 作者: 冯小兵 刘锦高 廖薇 曹伟莹
• 来源期刊: 商业时代
• 学科: 工学
• 关键词: 广义回归神经网络 金融预测 时间序列
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 页码范围: 42-43
• 分类号: TP183
• 字数: 3375字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-5863.2010.07.019

摘要

本文针对BP网络存在着收敛速度慢和局部极小的问题,提出了一种基于广义回归神经网络方法的金融预测模型,该网络运用于汇率模拟与预测,以演示训练样本的构建、原始数据预处理、神经网络的创建训练和检测结果的评价整个过程.通过详细的仿真实验以及与BP神经网络的比较可得出以下结论:该方法不仅运算速度较快,且逼近性能及预测性能明显都优于传统BP神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘锦高	华东师范大学信息学院电子系	115	780	14.0	19.0
2	廖薇	华东师范大学信息学院电子系	9	83	5.0	9.0
3	冯小兵	上海社科院世界经济和政治研究所和上海建桥学院	2	24	2.0	2.0
4	曹伟莹	宜春学院理工学院	5	25	4.0	5.0