小波网络理论及其在经济预测中的应用研究

发布时间：2021-02-10 21:40

　　本文系统地研究了小波神经网络的结构和非线性函数逼近，给出了小波神经网络的全局逼近定理和收敛性定理以及证明过程；详细地比较了小波神经网络与BP网络、RBF网络的性能。以小波分析为理论根据，以经济预测为应用目标，构建不同形式的小波神经网络：①以连续小波变换为理论依据，采用连续小波函数作为神经网络的激励函数构建连续参数小波网络，给出参数学习的共轭梯度算法和随机梯度算法；②以多分辨分析和正交小波分解为理论依据，采用正交小波和正交尺度函数共同作为神经网络隐含层激励函数，构建正交小波网络；利用多分辨分析逐层逼近的性质，给出正交小波网络递阶逼近学习算法；③以多分辨分析定义中的完全渐近性条件为理论依据，采用正交尺度函数作为神经网络的激励函数构建正交尺度小波网络，给出正交尺度小波网络参数学习的BP算法；④根据神经网络的模式识别性质，提出分类小波网络和相应学习算法。对所建的几种小波网络在经济预测中的应用展开研究。针对神经网络在经济预测领域中取得的广泛应用成果，研究分别用连续参数小波网络、正交小波网络、正交尺度小波网络和分类小波网络建立经济预测模型的方法和步骤，并具体研究了以下经济问题建模：①基于连续参数小... 

【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：134 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
第一章 综述
    1.1 引言
    1.2 神经网络在预测中的应用
        1.2.1 利用神经网络的时间序列预测方法
        1.2.2 利用神经网络的回归预测方法
        1.2.3 利用神经网络的组合预测方法
        1.2.4 利用神经网络确定ARMA模型的结构
        1.2.5 利用神经网络的经济预警研究
    1.3 小波分析理论及其应用
        1.3.1 小波分析理论的发展和研究现状
        1.3.2 小波分析理论应用概述
    1.4 本文的安排及主要工作
第二章 经济预测的基本理论
    2.1 经济预测的基本概念
        2.1.1 经济预测的起源和发展
        2.1.2 经济预测的概念
    2.2 经济预测的基本原则
    2.3 常用的预测方法分类
    2.4 经济预测的准确度评价指标
第三章 神经网络与小波分析理论
    3.1 神经网络的基本结构及其特征
        3.1.1 神经网络的形式化描述
        3.1.2 网络的信息处理能力
    3.2 一般前馈网络及特点
        3.2.1 多层感知器
        3.2.2 BP网络及局限性
        3.2.3 RBF网络及存在的问题
        3.2.4 前向网络的映射作用
        3.2.5 前馈神经网络的激活函数
    3.3 小波分析基础
        3.3.1 从Fourier分析到小波分析
        3.3.2 小波与连续小波变换
        3.3.3 Hilbert空间的基与框架
        3.3.4 离散小波变换与小波框架
    3.4 多分辨分析与Mallat小波算法
        3.4.1 多分辨分析
        3.4.2 Mallat算法
第四章 小波网络及其逼近问题
    4.1 小波网络
        4.1.1 小波网络的结构形式
        4.1.2 小波网络的学习算法
    4.2 小波网络的最佳逼近与全局逼近
        4.2.1 小波网络的最佳逼近
        4.2.2 小波网络的全局逼近与L2逼近
    4.3 小波网络与常规神经网络的比较
第五章 连续参数小波网络及其在 非线性经济时间序列预测中的应用
    5.1 连续参数小波网络
        5.1.1 单输入连续参数小波网络
        5.1.2 多输入连续参数小波网络
    5.2 连续参数小波网络在非线性经济时间序列预测中的应用
        5.2.1 传统的经济时间序列预测方法
        5.2.2 经济时间序列连续参数小波网络预测模型
    5.3 小结
第六章 正交小波网络及其应用
    6.1 多维小波的多分辨分析理论
    6.2 基于多分辨分析的正交小波网络
        6.2.1 正交小波网络结构
        6.2.2 分层、递阶学习算法
        6.2.3 正交小波网络权重的确定
    6.3 正交小波网络的应用
        6.3.1 中国人口的发展与现状
        6.3.2 基于正交小波网络的人口预测模型
    6.4 小结
第七章 正交尺度小波网络及其在非线性经济预测中的应用
    7.1 正交尺度小波网络及学习算法
    7.2 正交尺度小波网络在非线性经济系统预测中的应用
        7.2.1 基于神经网络的非线性系统建模
        7.2.2 基于正交尺度小波网络的宏观经济预测建模
    7.3 小结
第八章 分类小波网络及在证券市场中的应用
    8.1 分类小波网络结构及学习算法
    8.2 基于分类小波网络的证券市场预测
        8.2.1 证券预测系统分析
        8.2.2 预测模型的选择
        8.2.3 基于分类小波网络的证券市场预测
    8.3 小结
总结与展望
参考文献
发表论文和参加科研情况
致 谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于神经网络的管理信息系统综合评价方法[J]. 张新红,郑丕谔.  系统工程学报. 2002(05)
[2]神经网络经济预测法研究[J]. 张晓红.  预测. 2001(06)
[3]基于小波包和神经网络的股票价格预测模型[J]. 常松,何建敏.  中国管理科学. 2001(05)
[4]证券市场预测的小波神经网络模型[J]. 张新红.  数量经济技术经济研究. 2001(10)
[5]一种基于小波网络的自校正控制方法[J]. 王忠勇,张端金,方浩,蔡远利.  控制理论与应用. 2001(02)
[6]采用正交小波网络的非线性系统辨识方法[J]. 王海清,宋执环,李平.  控制理论与应用. 2001(02)
[7]基于T-S模型的模糊神经网络在股市预测中的应用[J]. 陈兴,孟卫东,严太华.  系统工程理论与实践. 2001(02)
[8]R&D项目中止决策的小波网络模式识别[J]. 董景荣.  预测. 2001(01)
[9]小波网络在控制系统中的应用[J]. 吕朝霞,胡维礼.  信息与控制. 2000(06)
[10]差分RBF神经网络的预测算法及其应用[J]. 解光军,庄镇泉.  信息与控制. 2000(05)



本文编号：3028030