本文關(guān)鍵詞：采用廣義逆矩陣的多層和復(fù)合多層RBF網(wǎng)絡(luò)的學習算法及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文首先將廣義逆矩陣用于多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法,復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)基本搜索法和遺傳算法。計算機實驗表明,采用這種方法,實函數(shù)逼近精度提高1至2個數(shù)量級。進一步,再將改進的算法用于混沌時間序列預(yù)測,可預(yù)測步長大大提高。同時還將這些算法用于偏微分方程的邊值問題的數(shù)值解,精度也提高1至2個數(shù)量級。最后作為應(yīng)用實例,將采用廣義逆矩陣的復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法用于求解期權(quán)定價的Scholes Black-方程,得到了比其它方法精度高得多的數(shù)值解。
【關(guān)鍵詞】：廣義逆矩陣 多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò) 復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 基本搜索法
【學位授予單位】：安徽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;O241.8
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 引言8-11
• 1.1 研究背景與目的8-10
• 1.2 主要工作與創(chuàng)新點10-11
• 1.2.1 本文主要工作10
• 1.2.2 本文創(chuàng)新點10-11
• 第二章 廣義逆矩陣在多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法中的應(yīng)用11-43
• 2.1 多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的原理11-12
• 2.2 多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法12-15
• 2.3 廣義逆矩陣在多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法的應(yīng)用15-16
• 2.4 計算機仿真試驗16-43
• 2.4.1 實函數(shù)逼近實驗16-19
• 2.4.2 混沌時間序列預(yù)測實驗19-26
• 2.4.3 偏微分方程邊值問題的無網(wǎng)格法的計算機實驗26-43
• 第三章 廣義逆矩陣在復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用43-55
• 3.1 多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)中的聚類算法43-46
• 3.2 復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的原理46-48
• 3.3 復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)中的基本搜索法和遺傳算法48-49
• 3.3.1 復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)中的基本搜索法48-49
• 3.3.2 復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)中的遺傳算法49
• 3.4 計算機模擬實驗49-55
• 3.4.1 一元實函數(shù)逼近實驗49-51
• 3.4.2 二元實函數(shù)逼近實驗51-55
• 第四章 復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)在混沌時間序列預(yù)測中的應(yīng)用55-71
• 4.1 采用基本搜索法的復(fù)合多層RBF網(wǎng)絡(luò)在混沌時間序列預(yù)測中的應(yīng)用55-63
• 4.1.1 Logistic時間序列的建模與多步預(yù)測55-59
• 4.1.2 Mackey-Glass時間序列的建模與多步預(yù)測59-63
• 4.2 采用遺傳法的復(fù)合多層RBF網(wǎng)絡(luò)在混沌時間序列預(yù)測中的應(yīng)用63-71
• 4.2.1 Logistic時間序列的建模與多步預(yù)測63-66
• 4.2.2 Mackey-Glass時間序列的建模與多步預(yù)測66-71
• 第五章 復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)在偏微分方程無網(wǎng)格法中的應(yīng)用71-77
• 5.1 基本原理71-73
• 5.2 數(shù)值試驗73-77
• 第六章 復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法在期權(quán)定價中的應(yīng)用77-84
• 6.1 復(fù)合多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)求解Black-Scholes方程數(shù)值解的原理77-81
• 6.2 數(shù)值試驗81-84
• 第七章 總結(jié)與展望84-85
• 7.1 總結(jié)84
• 7.2 展望84-85
• 參考文獻85-87
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果87-88
• 致謝88

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  本文關(guān)鍵詞：采用廣義逆矩陣的多層和復(fù)合多層RBF網(wǎng)絡(luò)的學習算法及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：289550