針對我國經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中對國外大宗商品的依賴程度高,給經(jīng)濟(jì)的波動帶來極大影響的問題,提出一種改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大宗商品價格預(yù)測模型。在該模型中,首先對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果和流程進(jìn)行概述,然后提出GA算法優(yōu)化的思路,并給出了優(yōu)化的具體步驟;最后采用仿真的方式,結(jié)果表明本文構(gòu)建的算法與實際值之間的差距較小,具有一定的借鑒價值。 

【文章來源】：自動化技術(shù)與應(yīng)用. 2020,39(06)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程

改進(jìn)構(gòu)建思路

因此，根據(jù)上述的改進(jìn)，本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)價格預(yù)測模型采用三層結(jié)構(gòu)，同時輸出層和輸入層節(jié)點(diǎn)分別設(shè)定為1和50;隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)采用二進(jìn)制編碼，并通過遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化；隱含層傳遞函數(shù)選擇tansig，輸出層的傳遞函數(shù)則采用logsig，訓(xùn)練最大迭代次數(shù)設(shè)定為5000，或者是當(dāng)訓(xùn)練目標(biāo)誤差小于或等于1E-5的時候就停止學(xué)習(xí)。3.3 改進(jìn)算法整體流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3407104