熊腾科
作品数: 6被引量:24H指数:3
  • 所属机构:厦门大学软件学院
  • 所在地区:福建省 厦门市
  • 研究方向:自动化与计算机技术

相关作者

姜青山
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供职机构:中国科学院深圳先进技术研究院
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邓安生
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一种基于遗传BP神经网络的预测模型被引量:16
2006年
目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数进行映射而不改变染色体的表达方式,以便更好地进行杂交变异.同时还提出了一种更能准确地反映网络误差的误差函数,它是利用相对误差并综合其他相关因素来定义的,通过实验对比分析,该误差函数使预测更加准确.最后,从编码方式以及网络误差出发提出了相应的遗传算法的适应度函数.实验中对股票及其他数据进行了测试,并与其他的预测模型进行了对比分析.通过实验表明,提出的遗传BP神经网络模型适用于长趋式预测,同时预测结果准确率高.
林香姜青山熊腾科
关键词:数据挖掘金融预测遗传BP神经网络
一种基于遗传BP神经网络的预测模型
目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,本文提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数进行映射而不改变染色体的表达方式,以便更好地进行杂...
林香姜青山熊腾科
关键词:数据挖掘金融预测遗传BP神经网络
文献传递
基于模糊修正的金融预测被引量:5
2005年
文章研究了模糊逻辑模型在金融预测领域中的应用。由于该模型自身的局限性,在对金融时间序列趋势的连续预测应用中,趋势准确率偏低,连续预测值波动小(体现不出未来的市场走向),对此,提出了模糊修正的方法。文章运用模糊修正模型对上证综合指数和道琼斯平均工业指数做试验,并与BP神经网络进行比较,试验结果表明,运用模糊修正模型进行金融预测是可行的和有效的。
张德富熊腾科邓安生
关键词:模糊逻辑金融时间序列BP神经网络
基于数据挖掘的金融预测模型
金融预测是金融数据挖掘的一个重要研究方向。金融时间序列除了具有非线性、非平稳、动态的一般常见的特征外,还具有其它一些特征,例如高噪音、非正态、尖峰厚尾等。因此,金融预测也就更有挑战性,同时有着广阔的应用价值和市场前景。 ...
熊腾科
关键词:金融预测数据挖掘特征提取
文献传递
信息系统中基于粗集的属性关联挖掘
研究了Rough set理论和分析方法在信息系统挖掘中的应用,在提高Rough set挖掘效率上进行了有益的探索.在进行知识挖掘前对系统进行浓缩,不仅提高了后续挖掘的效率,更重要的是建立了一个属性集上新的机制,在此基础上...
熊腾科张德富董槐林姜青山邹滢滢
关键词:信息系统ROUGHSET理论数据浓缩
一种基于遗传BP神经网络的预测模型
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林香姜青山熊腾科
关键词:数据挖掘金融预测遗传BP神经网络
文献传递