基于投影寻踪和BP神经网络的多因素预测模型 |
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作者姓名: | 刘宗鑫 李晓峰 |
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作者单位: | 四川大学工商管理学院,成都,610064 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(70672014) |
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摘 要: | 文章运用投影寻踪方法,在不改变训练样本分类质量的条件下,按照输入影响因素相对于输出的重要度的大小,确定BP神经网络的输入层变量维数。通过对样本的学习,建立投影寻踪BP神经网络(PPCBPN)多因素预测模型,将其用于国际黄金价格预测。结果表明,该方法减少了网络的训练时间,改善了学习效率,具有较高的预测精度,是可行和有效的。
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关 键 词: | 投影寻踪 BP神经网络 多因素预测 国际黄金价格预测 |
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