基于 RBF神经网络的黄金价格非线性预测

• 作者: 张延利
• 来源期刊: 黄金
• 学科: 数学
• 关键词: 黄金价格 非线性预测 ARMA模型 GARCH模型 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 黄金市场
• 页码范围: 9-11
• 页数: 3页
• 分类号: F830.94|O213
• 字数: 2584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11792/hj20140903

摘要

在对黄金市场进行分析时，通常根据黄金价格数据自身特点选取合适的模型进行建模预测，但因黄金价格数据本身的非线性特征比较明显，模型的选取往往较为困难，预测精度不高。利用神经网络的特性，建立了RBF神经网络，有效地解决了模型选择不当的难题。实证表明，RBF神经网络建立的非线性模型预测精度较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张延利	泸州职业技术学院基础部	35	45	4.0	5.0