基于一维搜索的ICA自适应算法及其在股票分析中的应用
本文关键词: 独立成分分析 一维搜索 黄金分割法 极大似然估计 股票收益 出处:《数理统计与管理》2012年03期 论文类型:期刊论文
【摘要】:在固定步长的ICA极大似然估计自适应算法的基础上,通过一维搜索引入了步长修正方案,使新算法可在收敛速度和稳定状态时的失调误差这两个性能指标上达到最佳结合点,具有较好的时变系统跟踪能力。仿真结果证实了本文所提出的算法可以有效地提高ICA的自适应性,能够更准确地完成盲源分离。在此基础上将算法用在时变性很强的股票数据上,以验证该算法的有效性和可行性。
[Abstract]:On the basis of the ICA maximum likelihood estimation adaptive algorithm with fixed step size, a step size correction scheme is introduced through one-dimensional search, so that the new algorithm can achieve the best combination point on the two performance indexes of convergence speed and misalignment error in stable state. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the adaptability of ICA. The blind source separation can be completed more accurately, and the algorithm is applied to the time-varying stock data to verify the validity and feasibility of the algorithm.
【作者单位】: 大连理工大学系统工程研究所;大连理工大学应用数学系;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(10571018;70871015)
【分类号】:F830.91;O211.67
【共引文献】
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,本文编号:1555030
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