BP和RBF网络模型在黄金价格预测中的应用

发布时间：2017-06-06 12:16

  本文关键词：BP和RBF网络模型在黄金价格预测中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文主要是通过BP神经网络和RBF神经网络对黄金价格进行预测,并比较两种模型预测效果。首先用功率谱法和李雅普诺夫指数对2015年黄金交易价格的数据进行分析,得出黄金价格序列是非线性的结论。然后将黄金价格时间序列进行空间重构,计算最小嵌入维数,并把最小嵌入维数作为神经元节点的个数。最后用BP和RBF神经网络对黄金交易价格的数据进行模拟和预测。通过比较两种模型对黄金价格的预测结果,发现两种模型都可以用来对黄金价格进行预测,并且RBF神经网络模型在黄金价格预测方面比BP神经网络模型更有效。
【关键词】：黄金价格 空间重构 BP神经网络 RBF神经网络
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;F830.94;F224
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 文献综述8-9
• 1.3 本文研究内容9
• 1.4 本文的创新点9-10
• 1.5 本文结构10-11
• 第二章 黄金市场介绍11-15
• 2.1 黄金市场发展历史11
• 2.2 国际主要黄金市场11-12
• 2.3 黄金价格的影响因素12-14
• 2.4 本章小结14-15
• 第三章 BP和RBF神经网络模型简介15-28
• 3.1 神经网络模型发展过程15-16
• 3.2 神经网络的特点和功能16-17
• 3.3 神经网络常见的连接形式17-18
• 3.4 神经网络的学习方法18-19
• 3.5 BP神经网络19-23
• 3.6 RBF神经网络23-27
• 3.7 本章小结27-28
• 第四章 时间序列的非线性判定28-33
• 4.1 混沌的定义、特征及判别方法28-29
• 4.2 定性分析29-31
• 4.3 定量分析31-32
• 4.4 本章小结32-33
• 第五章 时间序列的空间重构33-38
• 5.1 Takens定理33-34
• 5.2 确定延迟时间34-35
• 5.3 确定嵌入维数35-37
• 5.4 本章小结37-38
• 第六章 神经网络模型预测黄金价格38-51
• 6.1 数据的预处理38-39
• 6.2 相关性分析39-40
• 6.3 BP神经网络预测黄金价格40-46
• 6.4 RBF神经网络模型设计及预测46-49
• 6.5 BP神经网络和RBF神经网络预测结果比较49-50
• 6.6 本章小结50-51
• 第七章 总结与展望51-52
• 参考文献52-55
• 致谢55

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本文编号：426353