發(fā)布時間：2018-10-09 11:22

【摘要】：為了克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最小值和收斂速度慢等缺點(diǎn),文章引入多種群遺傳算法,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值作為尋優(yōu)目標(biāo),利用遺傳算法求出最優(yōu)值,并且建立了一個多種群結(jié)構(gòu),在克服遺傳算法早熟收斂的同時,可以兼顧算法的全局尋優(yōu)和局部尋優(yōu)。實(shí)證結(jié)果表明:優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有更好的預(yù)測效果。在數(shù)據(jù)處理上,考慮到金融數(shù)據(jù)的非線性特征,采用了非參數(shù)核估計方法,將無關(guān)變量進(jìn)行剔除。
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of neural network such as local minimum and slow convergence speed, this paper introduces multi-population genetic algorithm, takes the initial weight and threshold of neural network as the goal of optimization, and uses genetic algorithm to find the optimal value. A multi-population structure is established, which can overcome the premature convergence of genetic algorithm and give consideration to both global and local optimization of the algorithm. The empirical results show that the optimized neural network model has better prediction effect than the traditional neural network model. In data processing, considering the nonlinear characteristics of financial data, the nonparametric kernel estimation method is used to eliminate independent variables.
【作者單位】： 浙江工商大學(xué)統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】：浙江工商大學(xué)校級科研項(xiàng)目(1180ku114031)
【分類號】：F830.91;F224

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本文編號：2259158