BP神经网络误差修正模型的SP500指数预测

周万珍; 阚景森

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为克服BP神经网络在预测模型构建过程中容易陷入“局部最优”以及隐含层数目等参数选择不当容易造成“过拟合”或“欠拟合”等问题,基于支持向量机(SVM)构建了一种BP神经网络误差修正模型.首先通过神经网络实现对S&P500指数的预测,然后通过支持向量机构建S&P500指数涨幅情况预测模型,基于神经网络与支持向量机的两种预测结果构造S&500指数预测误差修正模型,实现对BP神经网络预测误差的修正.实验结果表明,在本文数据集下所构建的修正模型预测准确率明显优于BP神经网络.

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来源
《中国科技论文》 |2018年第14期|1649-1653|共5页
作者
周万珍; 阚景森;
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作者单位

河北科技大学信息科学与工程学院,石家庄050018;

河北科技大学信息科学与工程学院,石家庄050018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
BP神经网络; 支持向量机; 误差修正模型; SP500指数预测;

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