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一种改进的RBF神经网络及其在股市中的应用

作者:雷素娟  作者本人请参看权力声明

导师姓名:张新红 

学位授予单位:华侨大学 

授予学位:硕士

学位年度:2005

专业:马克思主义哲学 

关键词:

摘要:(该内容经过伪原创处理,请直接查看目录)

  • 21世纪以来,特别是08年金融危机以来,我国企业面临着内焦外困的局面,一方面,全球经济的不景气给我国企业带来了巨大的压力和风险,另一方面,我国经济转型的诉求也使我国企业处于巨大的不确定性环境之中。在这种情况下,信息的先得性、准确性显得尤为重要。社会资本原是社会学中的一个概念,被引入管理学、经济学等学科以来,有效地解释了企业的诸多行为和绩效。不少学者认为,社会资本能有效地降低信息不对称、促进信息传递。因此,基于我国企业目前所处的形势背景,研究企业社会资本具有十分重要的现实意义。 在实际应用中,大多数学者多侧

  • 20世纪90年代以来,为了应对经济全球化的形势,西方各国逐渐放弃了货币供应量作为货币政策中介目标的手段,而利率手段正在取代货币供应量成为货币政策的中介目标。货币政策作为国家宏观调控经济的重要手段,其实施的成败关系到一个国家或者地区经济的平稳运行,所以在选择货币政策工具时要慎重对待。利率凭借其得天独厚的优势,异军突起,逐渐成为各国调控经济的首选工具。 中国改革开放历经三十多年,经济发展取得了举世瞩目的成就,这其中离不开国家运用货币政策对经济的宏观调整。在改革开放初期,我国的货币政策工具主要考虑到货币供应量的

  • 休闲观光农业是具有发展潜力的朝阳行业,目前石家庄休闲观光农业的发展已初具规模,但与国内其他省市相比还存在很大的差距。因此,在国内休闲观光农业如火如荼发展的有利时期,研究如何提升石家庄休闲观光农业竞争能力具有非常重要的现实意义。 第一,本文在对国内外休闲观光农业竞争能力相关研究成果进行阐述和分析的基础上,明确了休闲观光农业的内涵以及体验经济等休闲观光农业的理论基础;第二,根据企业竞争能力内涵和石家庄休闲观光农业的发展特点,构建2个二级指标和13个三级指标体系,以此衡量石家庄休闲观光农业园区的竞争能力,并且确

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    RBF(径向基函数)神经网络是90年代提出的一种具有全局收敛的非线性学习算法的前馈网络,它已被广泛应用于时间序列分析、模式识别、非线性控制和图像处理等领域。随着RBF神经网络得到越来越广泛的应用,也暴露出了一些急需解决的问题及难点。量子计算与神经网络的结合是当前人工神经网络理论研究的一个前沿课题,它为神经网络系统的设计、性能的改进提供了新的研究思路。 本文阐述了量子计算及克隆算子的基础理论及应用,分析了这两种理论的优越性及其用于优化算法的可行性。结合克隆算子与量子计算机理提出的量子克隆进化算法(QCGA),将全局搜索和局部寻优有机地结合,能有效地加快学习速度,具有较好的并行性。本文将该算法与RBF神经网络结合来优化RBF神经网络的参数,在综合研究RBF网络隐含层结构和RBF函数参数的特征和功能的基础上,引入了一种新的RBF网络隐层中心和输入层到隐含层权值的编码方法,即利用量子染色体的二进制编码方法,该算法增加了子代变异的多样性,提高了进化算法优化RBF网络的收敛速度、训练测试精度和网络的泛化能力。通过对不同样本容量与量子旋转角的实验,将改进后的QCGA神经网络应用于上证指数与个股片仔癀的预测分析中。并将其仿真结果与传统RBF网络及未引入量子计算的克隆算法改进的RBF网络作了比较。从比较的结果可以看出,由量子克隆进化算法改进过的RBF网络能更好地模拟股票价格的趋势。
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