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基于对称Levy函数的径向基函数神经网络用于股市预测(英文)
Radia Basis Function Neural Network Based on Symmetrical Levy Function Used in Stock Forecasting transfer
【摘要】 在做径向基函数预测股票数据产生的非线性时间序列研究的时候,发现股票数据有标度行为。用对称Levy函数来取代高斯函数作为径向基函数神经网络的径向基来作预测,获得了更好的预测结果.
【Abstract】 In the research of using Radial Basis Function Neural Network (RBF NN) forcasting the nonlinear time series produced by stock data, we find its scaling behavior. We try to use symmetrical Levy transfer function instead of Gaussian transfer function as RBF, and obtain much better forecasting results.
【关键词】 神经网络；
非线性时间序列；
股市预测；
对称Levy函数；
【Key words】 neural network； nonlinear time series； stock forecasting； symmetrical Levy distribution function；
【Key words】 neural network； nonlinear time series； stock forecasting； symmetrical Levy distribution function；
【基金】 Supported by National Natural Science Foundation of China(90203008)the Doctoral Foundation of Chinese Eduatlon Commission(2002055009)
- 【文献出处】 南开大学学报(自然科学版) ,Acta Scientiarun Naturaltium Universitatis Nankaiensis , 编辑部邮箱 ,2005年02期
- 【分类号】F224
- 【被引频次】5
- 【下载频次】141