人工神经网络在经济预测中的应用
神经网络与机器学习在金融市场预测中的应用
神经网络与机器学习在金融市场预测中的应用随着科技的飞速发展，人工智能、大数据等新兴技术在金融领域的应用越来越广泛。
其中，神经网络和机器学习两个概念备受关注，被看作是未来金融市场预测的重要工具之一。
本文将从神经网络和机器学习两个方面，探讨其在金融市场预测中的应用。
一、神经网络在金融市场预测中的应用神经网络，顾名思义，它的工作原理类似于人类神经系统，通过大量数据的训练，模拟人类大脑的神经网络，实现信息的自动化处理和识别。
在金融市场预测中，神经网络广泛应用于时间序列预测、交易规则发现、风险识别等领域。
下面我们将从金融时间序列预测和交易规则发现两个方面，具体讲解神经网络的应用。
（一）金融时间序列预测金融市场的价格，是由供需关系和其他宏观经济因素共同决定的。
金融领域大量时间序列数据的储存和处理，成为了市场参与者必须面对的挑战之一。
而神经网络技术的应用使时间序列的预测更加准确。
神经网络可以通过输入历史时间序列数据，结合当前市场环境，学习和分析数据间的复杂关系，以此预测出未来一段时间的市场价格走势。
相较于传统的统计预测模型，神经网络模型具有更好的预测精度和效率。
（二）交易规则发现在金融交易市场中，交易策略和规则的制定是一项复杂而又困难的任务。
神经网络技术可以通过建立一个交易预测模型，发现数据之间的复杂非线性关系。
然后，结合专业人员对市场的理解与经验，逐步优化和完善交易规则，实现更加精准的交易。
二、机器学习在金融市场预测中的应用机器学习，是一种强化学习的新型模式，它通过对数据、环境以及激励信号等元素的不断学习，使系统不断地适应和优化。
在金融市场预测中，机器学习的应用不断拓展，包括随机森林、决策树、支持向量机等模型，下面我们将从随机森林和深度学习两个方面，探讨机器学习的应用。
（一）随机森林随机森林是一种基于决策树的模型，这种方法可以有效地降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。
在金融市场预测中，随机森林通过不断对多个决策树的评估，以达到更好地预测效果。
人工神经网络在金融预测中的应用研究
人工神经网络在金融预测中的应用研究在当今数字化和信息化的时代，金融领域面临着日益复杂和多变的市场环境。
准确的金融预测对于投资者、金融机构和决策者来说至关重要。
人工神经网络作为一种强大的机器学习技术，正逐渐在金融预测中展现出巨大的潜力和应用价值。
金融预测是指通过对历史金融数据和相关信息的分析，来预测未来金融市场的走势、资产价格的变动以及金融风险等。
传统的金融预测方法，如基本面分析和技术分析，在一定程度上能够提供有价值的见解，但它们往往受到多种因素的限制，例如模型的线性假设、对复杂非线性关系的处理能力不足以及对海量数据的有效利用不够等。
人工神经网络则为解决这些问题提供了新的思路和方法。
它是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型，由大量的节点（也称为神经元）相互连接而成。
这些节点通过调整连接的权重来学习和适应输入的数据模式，从而能够捕捉到数据中的复杂非线性关系。
在金融预测中，人工神经网络可以应用于多个方面。
例如，在股票价格预测中，通过对历史股票价格、成交量、公司财务数据等多种因素的综合分析，神经网络可以尝试预测未来股票价格的走势。
在汇率预测方面，它可以考虑国际经济形势、政治事件、货币政策等众多影响因素，以提高预测的准确性。
此外，在信用风险评估中，神经网络能够基于借款人的各种特征和信用历史，对其违约的可能性进行预测。
为了更好地理解人工神经网络在金融预测中的应用，我们可以以股票价格预测为例。
首先，需要收集大量的历史股票数据，包括每日的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等。
然后，将这些数据进行预处理，例如清理异常值、标准化数据等，以便神经网络能够更好地学习。
接下来，设计合适的神经网络架构，确定神经元的数量、层数以及连接方式等。
在训练过程中，神经网络不断调整权重，以最小化预测值与实际值之间的误差。
然而，人工神经网络在金融预测中的应用并非一帆风顺。
它面临着一些挑战和问题。
首先，神经网络的训练过程需要大量的数据，如果数据质量不高或者存在偏差，可能会导致预测结果的不准确。
人工智能技术在股票市场预测中的应用研究
人工智能技术在股票市场预测中的应用研究一、介绍随着信息技术的快速发展，人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛，在股票市场预测领域也表现出了强大的预测实力。
股票市场作为一个极其复杂的系统，受到众多因素的影响，因此股票市场的预测一直是一个难点。
而人工智能技术的应用为我们提供了一条全新的解决之路，本文将就人工智能技术在股票市场预测中的应用做出深入的研究。
二、人工智能技术在股票市场预测中的应用1.人工神经网络技术在股票市场预测中的应用人工神经网络是模拟生物神经元结构，具有自我学习、自我调整的能力的计算机系统。
在股票市场预测中，人工神经网络可以通过大量的数据，学习股票市场的历史数据变动，从而在未来对股票市场作出预测。
同时，人工神经网络的特性也使得它能够适应市场的变化，同时还可以根据股票市场上的各种信息，快速做出响应。
2.遗传算法在股票市场预测中的应用遗传算法是模拟自然进化过程，通过变异、交叉等操作，优化求解问题的算法。
在股票市场预测中，遗传算法可以通过大量的历史数据，对股票市场的变化进行定量化的分析和研究，并依据强大的优化算法，从中挑选出适宜的投资方案。
3.支持向量机技术在股票市场预测中的应用支持向量机是一种二分类的模型，它可以把一些非线性的数据变成线性数据，从而让数据分析变得更加容易。
在股票市场预测中，支持向量机可以通过对不同的股票数据进行分类，从而提高分析股票市场的准确率。
与此同时，支持向量机的泛化能力也非常强大，可以对新的数据做出合理的预测。
4.随机森林技术在股票市场预测中的应用随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过将多个决策树的结果综合考虑，从而提高股票市场的预测准确率。
随机森林对于变量的缺失和异常值具有天然的容忍性，同时还可以处理高维数据，因此在股票市场预测中，其表现出了非常出色的表现。
三、人工智能技术在股票市场预测中的应用案例1.沪深300股指期货日内交易预测在对沪深300股指期货进行预测时，研究人员采用了LSTM网络模型，该模型可以在处理序列数据时具有很强的记忆特征，从而能够更好地对股票市场的复杂性进行建模。
人工神经网络在财务预测中的应用
人工神经网络在财务预测中的应用随着信息技术的发展，人工智能逐渐走进了我们的生活中。
人工神经网络作为人工智能的一种重要形式，其应用范围正在不断扩大。
在财务领域，人工神经网络可以用于股票、债券、外汇等金融资产价格预测，公司财务预测，信用评级，风险控制等方面，发挥着重要的作用。
一、神经网络理论简介为了更好地理解人工神经网络在财务预测中的应用，我们需要了解神经网络的基本理论。
神经网络是通过人类观察动物的神经系统行为而开发出来的一种模拟人类神经系统的计算模型。
神经网络受到生物学上神经元的启示，由多个节点或神经元组成，每个节点之间都有各自的连接强度。
神经网络的训练过程中，会根据输入信号的不同激活不同的节点，经过多次学习后，若网络输出值与正确值非常接近，网络就可以经过认证，进而应用于实际。
二、神经网络在股票价格预测中的应用股票价格对于投资者来说非常重要，投资者需要根据当前情况来决定是否购买或卖出某只股票。
神经网络可以通过历史价格数据作为输入，通过学习得出股票价格的变动趋势，进而作出预测。
在实际应用中，神经网络的训练样本可以为过去一段时间的股票价格数据，神经网络的输出值为未来一段时间内该股票的预测价格。
在训练过程中，神经网络将根据历史数据找出规律，层层递进将经验转化为对未来情况的预测，提高了预测的准确性。
并且，神经网络还可以根据实际情况调整预测模型参数，进行自主预测。
三、神经网络在公司财务预测中的应用股票价格预测只是神经网络在财务领域中应用的一方面。
对于公司财务预测，神经网络也有重要的作用。
公司的财务预测对于投资者、股东、管理人员和分析师来说都非常重要。
神经网络可以通过大量数据来预测公司的利润、收入和现金流等关键财务指标。
与传统的财务预测方法相比，神经网络具有明显的优势。
首先，神经网络的预测能力更强，可以提高预测准确性。
其次，对于传统财务预测方法难以处理的大量非线性因素，神经网络可以从中找到规律。
最后，在行业竞争日益激烈的情况下，神经网络可以提高公司的竞争力，让公司在未来的竞争中保持优势。
神经网络在股票市场预测中的应用
神经网络在股票市场预测中的应用2021年初，全球疫情影响下的经济形势异常复杂，导致股票市场行情一波三折。
对于投资者来说，如何进行科学合理的股市预测显得尤为重要。
近年来，由人工智能技术驱动的神经网络技术在各领域取得了长足进展，股票市场预测领域自然也不例外。
本文将从理论基础、应用案例、局限性等方面为您介绍神经网络在股票市场预测中的应用。
一、理论基础神经网络是一种基于生物学神经网络，利用计算机模拟人脑工作方式的技术。
它可以通过对数据的学习和训练，建立数据与结果之间的映射模型，从而实现对未知数据的分类和预测能力。
在股票市场预测中，神经网络可通过对大量历史数据的学习，建立股票价格与市场因素（政策、经济指标等）之间的关系，从而对未来市场走势进行预测。
二、应用案例神经网络在股票市场预测中的应用已经有了不少成功案例。
例如，金融机构利用神经网络对美国股票市场进行预测，根据历史交易数据和新闻报道等信息，预测未来市场走势，提供投资策略。
此外，某些人工智能公司也通过自研算法，搭建AI交易系统，通过神经网络对股票市场进行预测，实现了稳定的高收益。
三、局限性然而，神经网络在股票市场预测中并非完美无缺，也存在一些局限性。
首先，神经网络需要大量数据进行训练，若数据量不足或数据拟合不够精确，很容易导致预测偏差。
其次，虽然神经网络具备自主学习能力，但是若网络结构设计不合理或训练方式不当，也会导致失效。
最后，股票市场受多种因素影响，如政策、波动性、信息发布等，还有大量无法精确定量的因素影响市场走势，这些都是神经网络预测的难点。
四、结语总的来说，神经网络技术在股票市场预测中具备重要价值，但是对于从业者来说，如何科学合理地利用神经网络进行预测仍需考量。
因此，不仅需要深入理解其理论基础，更需要结合实际场景进行灵活运用，并注意其局限性，不盲目追求数据拟合度，保持数据模型的透明度和可解释性，才能做到真正科学合理地利用神经网络进行股市预测。
人工神经网络在非线性经济预测中的应用
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人 工神经网络 （ ｒｆ ｉｌ ｅ ｔ ｌ ｅ ｏｋ ，Ａ Ｎ） Ａ ｔ ｃ ｕｒ ｔ ｒｓ Ｎ 是由 简单 单元构 成 ｉ ａＮ ａＮ ｗ ｉ
进行大规模信息处理的非线性模 型结构 ， 是用系统方法对 人脑 神经 网络
的计算 、 认知与推理功能 的模拟 。由于 Ａ Ｎ模 型是 模拟人 脑进 行信 息 Ｎ 处理 的一种分 析问题的方法 ， 用大量 的非线性并行处理器来模拟 众 多的 人脑神经元 ， 处理器间错综灵活的连接方 式来模拟人脑神经元 之间 的 用
新的途径 。
网络模 型中如果输入量的波动过 大， Ｂ 使 Ｐ网络在样 本区 内可达 到理想 学习误差值 ， 在样本区外进 行预测 时则存 在较 大误差 。因而 ， 但 在用 神 经网络构造工业总 产值经济模型以前 ， 我们采用减小 经济变量波动 的方
法， 以去除经 济输 入量的时 间趋 势。本 文采用 曲 线拟合 （ 拟合 多项式 ） 误 差的方法去除模型 中各 变量的非平稳变化过程 。 曲线 拟合是要构造一条 “ 最好 ” 光滑曲线 去逼近经 济模型 中具有 的 时 间增 长趋势的离散数据。即 采用 最小二乘 法构 造一个 多项式 逼近 向 量 （ ｔ、Ｌ ｔ、Ｋ ｔ， Ｙ， （ ， （ ，） 其中 ｔ 年份 ， ） ） 为 所确 定的数据 点 ， 分别构 造 ３ 阶
人工智能技术在财务预测中的应用研究
人工智能技术在财务预测中的应用研究随着科技日新月异的发展，人工智能技术越来越受到人们的关注和重视。
其不断创新的特性，使得它可以在各个领域发挥巨大的作用。
在财务领域中，人工智能技术也有着诸多的应用。
本文将就人工智能技术在财务预测中的应用进行探讨。
一、人工智能技术在财务预测中的概念解析财务预测是企业进行未来规划和管理的重要手段。
它是指利用所掌握的财务数据、市场信息等综合分析，预测企业未来的经营状况，从而为公司的决策提供重要参考的方法。
而人工智能技术则是指通过计算机系统模拟人类的智能行为，来实现数据分析和预测，并为决策提供支持的一种技术手段。
在财务预测中，人工智能技术主要运用于数据挖掘、统计分析、模型建立等方面。
通过各种技术手段，对企业财务数据进行深入的分析，进行模型建立和预测，提高了财务分析和决策的效率和精度。
从而提升企业的核心竞争力和市场地位。
二、人工智能技术在财务预测中的应用1、数据挖掘技术在财务预测中的应用数据挖掘技术是指通过自动或半自动的技术手段，从大量数据中获取有意义的信息，以利于统计和分析的一种技术。
在财务预测中，数据挖掘技术可以对大量的财务数据进行深入挖掘，提取出关键信息，从而帮助企业更加准确地预测未来经营状况，提高企业的决策效果。
例如，在预测销售额方面，可以通过数据挖掘技术，对过去的销售数据进行分析。
从而找出销售的变化规律，探究影响销售额的因素，进而建立销售额预测模型，为未来销售决策提供科学依据。
2、神经网络技术在财务预测中的应用神经网络技术是指采用类似于人类神经系统的结构和技术，对复杂事物进行处理和学习的一种技术。
在财务预测中，神经网络技术可以通过对大量财务数据进行学习和分析，建立与预测准确性更高的财务模型。
同时还可以在模型预测时，与人工智能技术结合使用，形成智能化预测模式。
例如，在预测股价方面，可以通过神经网络技术，对过去的股价数据进行学习和分析。
从而分析股价的变化规律，探究股价的影响因素，建立股价预测模型。
人工神经网络在首次公开募股价格预测中的运用
人 工 神 经 网络 在 首 次 公 开 募 股 价 格 预测 中的运 用
夏 禹
摘 要 ：伴 随着市场经 济在全球 的繁荣与在 中国的进一步成熟， 当今 ，人们对运用人工神经 网络优化 金融分析 决策产 生了浓
厚 的 兴趣 。本 文 从 个 体投 资者 角度 ，运 用含 有 一 个 隐 含 层 的神 经 网 络 来预 测新 股 发售 的 市场 价 格 。经 测 试 ， 模 型 具有 良好 该 的预 测 性 能 。 并 与 基 于 多 重 回 归 算 法 的预 测 结 果进 行 比较 ， 结 果表 明 ， 基 于人 工 神 经 网络 的 预 测 方 法优 于 基 于 多 重 回 归算
… 『 ｌ
４ ）调整权值减 小误差 。 ５ ）从步骤 ２ ）重复 以上过程直到差值足够 小。 ２６２ 反 向传播 网络 的算法推 导 ． ．
Ｍｉ ｏ ｏ ｕ ｅ Ａ ｐ ｃ ｔ ｎ ｏ ２ ， ｏ６ ２ １ ｃ ｃｍｐ ｔｒ ｐ ｌ ａｉ ｓ １ ６ Ｎ ． ０ ０ ｒ ｉ ｏ Ｖ ． ，
文 章 编 号 ： １０ －５ Ｘ（０ ０６０ ５・４ ０ ７７ ７ ２ １）－０ ０ １
技术 交流
微 型 电脑 应 用
２１ 年第 ２ ００ ６卷第 ６期
分 的情 况 中。
采 用反向传播 的监督式 的学习模型 。
２１ 数 据 量 的 要求 ． 本 文数 据 由 Ｍ ｅ ｉ ｙ ｃ ｒ ｌ Ｌ ｎｈ和 ｗ ． ｏｃｍ 提 供 。针 对 ｒｌ ｗｗｉ ． ｐ ｏ 各种模 型， 要求 的数据量是不 同的。 所 本文采用的数据量要 求 的 公 式［】 下 ： ２如
● 输 入 数 据 量 应 该 至 少 是 神 经 元之 间联 络 数 量 的 ２ 。 倍 ２ 设 计 流 程 图 ． ２ 本文所 运用 的研 究方 法描述如 图 ３１ 的流程表 。
论基于人工神经网络的金融风险预警模型
论基于人工神经网络的金融风险预警模型人工智能（AI）的应用正以前所未有的速度影响着我们的生活和经济。
在金融领域中，AI算法在风险评估和预警方面展现了不可忽视的优势。
尤其是基于人工神经网络的金融风险预警算法在近年来发展得如火如荼。
本文将简述神经网络的基本原理，以及如何将人工神经网络应用于金融风险预警模型的开发过程。
1. 神经网络简介神经网络（Neural Network）是一种用于机器学习的算法模型，为了解决人工智能中的复杂问题而发明。
人工神经网络的设计主要来自哺乳动物大脑神经元的抽象模型，通过模拟生物脑细胞间的联结和信息传递方式，并结合数学模型和数据处理技术，实现了从输入到输出的自动转换过程。
神经元之间的信号传递可以通过学习调整其连接强度和权重，从而实现模型的计算和预测。
神经网络具有很好的自适应性，在处理大量数据的情况下，可以自动提取数据的特征，以便更好地解决问题。
人工神经网络可以分成三个部分：输入层，隐层和输出层。
输入层接受数据的输入，隐层包含处理层，输出层产生结果。
神经网络的种类非常广泛，从简单的感知器（Perceptron）到递归神经网络（Recurrent Neural Network）等很多种不同的模型都在使用中。
2. 金融风险预警模型金融风险是指面临金融损失的概率和幅度，包括货币风险、利率风险、信用风险、市场风险等不同的风险类型。
金融风险处理是金融机构必须要面对的问题。
正确地预测和控制金融风险是银行、保险公司和投资公司等金融机构面临的最大问题之一。
目前，传统金融模型的风险预警往往基于统计模型，缺乏对复杂数据的处理能力，预测准确率也不够高。
人工神经网络的出现改变了这一局面，其在处理非线性数据方面表现优越。
神经网络有市场预测、投资组合分析、交易决策等各种应用，最受欢迎的应用之一是金融风险预警。
金融风险预警模型通常由多个子模型组成，这些子模型可以是计量经济模型，可以是贝叶斯模型，也可以是人工神经网络模型等。
应用人工神经网络模型进行金融预测
应用人工神经网络模型进行金融预测人工神经网络模型是一种类似人类大脑神经网络构造的数学模型，它利用大量样本数据，通过学习自动提取特征，识别出数据中的规律，并通过对规律的判断和预测，实现了在金融预测领域中的广泛应用。
在金融市场中，种种因素对价格波动的影响是复杂而难以准确预测的。
但随着金融市场数据的大量积累，金融预测需要更加可靠的方法，来应对市场波动的冲击。
人工神经网络正是其中之一。
较早期的金融预测方法，如回归分析，贝叶斯网络等，几乎已经被人工神经网络取代。
人工神经网络可以运用于价格预测、股票交易预测、风险评价等一系列金融领域，其预测结果得到越来越多的金融从业者和市场投资者的认可。
金融预测应用于人工神经网络之前，往往以统计学模型为基础。
统计学模型是从数据总体中导出模型，建立模型的关键是如何使数据符合模型假设。
而人工神经网络模型是从数据中生成模型，避免了对数据分布的假设。
这种"无假设“的特性，使得人工神经网络模型可以更加灵活地处理复杂的非线性问题。
在金融市场预测方面，人工神经网络最常用的应用之一是时间序列分析。
时间序列分析是通过分析时间序列变量，得出随着时间推移其取值的变化趋势。
而人工神经网络模型通常比传统的时间序列分析模型更加精确。
因为它能够识别数据之间的非线性关系，并自动调整神经网络中的参数，以达到最优的预测效果。
同时，对于复杂金融市场的预测，人工神经网络模型的特点也很适合。
传统金融理论中，很难考虑到金融产品之间的复合效应和交叉影响。
但是，基于大量的数据，通过人工神经网络的非线性特点，可以刻画更为贴近市场实际的金融模型，实现更精准的金融预测。
人工神经网络模型还可以用于风险控制和交易策略的设计。
通过分析历史数据，人工神经网络模型可以识别市场中的大趋势、风险因素和潜在问题，并为金融从业者提供可靠的建议和指导。
利用人工神经网络模型，交易者可以更准确的预测股票价格和市场波动，实现在市场操作上更加精准的定位。
RBF神经网络在股价预测中的应用
RBF神经网络在股价预测中的应用RBF神经网络在股价预测中的应用引言股票市场的波动性和不确定性一直是投资者面临的难题。
准确预测股票价格的能力对于投资者和交易者来说至关重要。
近年来，人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）作为一种有效的预测工具，得到了广泛的关注和应用。
其中，径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Networks，RBFNNs）通过其独特的优势，在股价预测领域表现出良好的效果。
本文将分析RBF神经网络在股价预测中的应用，并探讨其优势和不足之处。
一、RBF神经网络概述1. RBFNNs的基本原理RBF神经网络是一种前馈式神经网络，主要由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。
其中，隐藏层采用径向基函数作为激活函数，而不是常见的Sigmoid或ReLU激活函数。
径向基函数通常用于处理非线性问题，如高斯函数。
RBF神经网络通过学习数据集中的模式，找到输入与输出之间的关系，从而实现对股价的预测。
2. RBFNNs的优势（1）非线性建模能力：RBF神经网络可以捕捉股票价格中的非线性关系，更准确地预测股价的变化。
（2）适应性学习能力：RBF神经网络具有自适应学习能力，可以对新的数据进行快速学习和适应，提高预测的准确性。
（3）高泛化能力：RBF神经网络可以有效地处理噪声和异常值，提高股价预测模型的稳定性和鲁棒性。
二、RBF神经网络在股价预测中的应用1. 数据预处理RBF神经网络在应用于股价预测前，需要对原始数据进行处理。
常用的数据预处理方法包括数据平滑、特征提取和数据归一化，以提高模型的可靠性和稳定性。
2. 模型训练RBF神经网络的训练主要包括两个步骤：网络初始化和权重优化。
网络初始化通常采用随机分布方式，通过随机选择隐藏层节点和初始化节点权重来建立初始模型。
然后，通过最小化损失函数（如均方误差）来优化权重，以提高模型的拟合能力。
人工神经网络技术在金融行业中的应用
人工神经网络技术在金融行业中的应用正在逐渐扩大，取代了一些传统的金融模型和方法。
它的最大优势是可以在收集和处理大数据的同时学习和适应变化，从而提高金融市场的预测能力和风险控制能力。
本文将从以下几个方面探讨人工神经网络技术在金融行业中的具体应用。
一、股票预测随着大数据和机器学习技术的发展，越来越多的金融机构开始尝试使用人工神经网络技术来预测股票走势和价格。
这主要是由于神经网络可以处理更多的数据和更多的变量，使得预测结果更加准确。
而且，它还可以通过计算机自我学习实现对市场变化的适应，因此可以更好地应对市场波动。
此外，神经网络技术还可以通过对历史和实时数据的分析来发现股票交易的规律和模式，帮助投资者制定更合理的交易策略。
二、欺诈检测金融机构在交易和支付中往往会遇到欺诈问题，如信用卡盗刷、虚假交易等。
这些欺诈问题对金融机构和客户都会产生严重的金融损失和声誉损失。
而人工神经网络技术可以通过分析海量的数据和交易记录来识别可疑的行为和模式，从而实现欺诈检测。
一旦发现可疑的交易或行为，金融机构就可以立即采取相应的措施，避免损失。
三、信用评估信用评估是金融行业中非常重要的一个部分。
传统的信用评估主要依赖于客户的个人信息、信用历史和还款能力等因素。
但是，这种方法存在很多不足之处，比如很难考虑到更多的因素和变量，从而导致评估结果不够准确。
而人工神经网络技术可以通过分析和评估客户的社交网络、行为模式、消费习惯等更多因素，来更全面地评估客户的信用状况。
这种方法可以更好地避免信贷风险和不良贷款。
四、投资组合管理投资组合管理是金融行业的一项重要工作，它包括了资产的分散化管理和风险控制等。
而人工神经网络技术可以通过对金融市场和投资组合的长期分析和评估，来为投资者提供更合理的投资建议和风险控制策略。
它可以对不同类型的资产进行分类，同时也可以建议优化投资组合和股票配置。
这种方法通过利用最新的数据分析方法，为投资者提供更准确的信息和更优秀的投资建议。
人工神经网络算法在财务分析中的应用
人工神经网络算法在财务分析中的应用随着科技的不断进步，人工智能技术得到了越来越广泛的应用。
其中，人工神经网络算法（Artificial Neural Network，ANN）在金融领域中的应用越来越受到关注。
因此，本文将探讨人工神经网络算法在财务分析中的应用。
一、什么是人工神经网络算法人工神经网络算法是一种基于生物神经网络结构和功能的人工智能技术。
它由大量的节点和连接组成，能够模拟人脑中神经细胞之间的相互作用。
通过不断地学习和训练，人工神经网络算法能够逐渐提高自身的准确度和精度。
二、人工神经网络算法在财务分析中的应用1. 财务预测人工神经网络算法可以通过学习大量的历史数据，来预测未来的财务情况。
比如，它可以分析公司的财务报表，预测未来几年的收入、支出、利润等情况。
这对于投资者、分析师等人来说都是一个重要的分析工具。
2. 投资组合优化人工神经网络算法可以通过分析市场中各个资产的历史表现，来优化投资组合的配置。
比如，它可以基于投资者的风险偏好、预期收益等因素，自动调整投资组合中不同资产的权重，从而让投资者获得更好的回报。
3. 信用评估人工神经网络算法可以通过分析借款人的历史信用记录、财务情况等信息，来进行信用评估。
它能够更加准确地评估借款人的信用风险，从而为银行等金融机构提供更好的风险控制。
4. 金融诈骗检测人工神经网络算法可以通过分析大量的交易数据，来检测金融诈骗行为。
它能够识别出异常的交易行为，比如重复出现的交易、不符合常规的交易等，从而帮助金融机构防止欺诈行为的发生。
三、人工神经网络算法在财务分析中的优势1. 能够处理大量的数据人工神经网络算法能够同时处理大量的数据，从而更好地挖掘数据中的信息。
这对于财务分析来说非常重要，因为财务数据通常都非常庞大。
2. 能够自我学习和适应人工神经网络算法能够不断地学习和调整自身的参数，从而提高自身的准确度和精度。
这对于财务分析来说非常重要，因为财务数据的变化往往是非常复杂和快速的。
人工智能在经济预测中的应用
▪ 人工智能在经济预测中的应用
1.人工智能可以通过分析大量的历史经济数据，预测未来的经 济走势，从而帮助企业和政府做出决策。 2.人工智能在经济预测中的应用包括但不限于股票价格预测、 经济周期预测、货币政策预测等。 3.人工智能在经济预测中的应用可以提高预测的准确性和效率 ，但也存在一些挑战，如数据的质量和数量、模型的复杂性等 。
人工智能在经济预测中的应用
Index
经济预测的基本原理
经济预测的基本原理
▪ 经济预测的基本原理
1.经济预测是指根据历史数据和当前经济环境，对未来经济状况进行预测的一种方法。 2.经济预测的基本原理包括时间序列分析、回归分析、灰色系统理论等。 3.时间序列分析是通过分析历史数据的走势，预测未来的趋势；回归分析是通过建立变量之间的关系模型，预测未 来的值；灰色系统理论是通过灰色模型，预测未来的趋势和值。 4.经济预测的基本步骤包括数据收集、数据预处理、模型建立、模型验证和预测结果分析。 5.经济预测的精度受到多种因素的影响，包括数据质量、模型选择、参数估计等。 6.经济预测在经济决策、政策制定、投资决策等方面具有重要的应用价值。
Index
人工智能在宏观经济预测中的应用
人工智能在宏观经济预测中的应用
人工智能在宏观经济预测中的应用
1.人工智能可以通过大数据分析和机器学习技术，对宏观经济 数据进行深度挖掘和预测，提高预测的准确性和精度。 2.人工智能可以模拟和预测经济系统的复杂动态，帮助决策者 更好地理解和应对经济风险和挑战。 3.人工智能可以实现经济预测的自动化和智能化，提高预测的 效率和效果，降低预测的成本和风险。
言
人工智能在经济预测中的应用方法
1.人工智能技术可以用于建立经济预测模型，如神经网络、支 持向量机等。 2.人工智能技术可以用于分析经济数据，如时间序列分析、数 据挖掘等。 3.人工智能技术可以用于模拟经济环境，如仿真模型、预测模 型等。
基于BP神经网络的预测模型在金融市场的应用
基于BP神经网络的预测模型在金融市场的应用随着信息技术的不断进步和发展，越来越多的金融机构开始应用人工智能技术来提高金融预测的准确性和效率。
其中，BP神经网络是现今应用最广泛的一种人工神经网络，常被用于金融市场预测模型中。
本文将重点探讨基于BP神经网络的预测模型在金融市场的应用。
一、 BP神经网络简介BP神经网络，即“反向传播神经网络”，是一种多层前馈神经网络。
它由输入层、输出层和中间的若干个隐层组成。
其中，隐层的神经元经过训练可以体现出某些特征或规律，从而实现数据的非线性映射。
该算法通过计算输出与实际值之间的误差来调整各层之间的连接权重，从而不断优化网络的预测能力，达到最终的目标。
二、 BP神经网络在金融市场预测中的应用BP神经网络以其在非线性映射中的优越性，在金融市场的预测中得到广泛应用。
传统的金融预测模型往往只能考虑几个因素，而BP神经网络可以同时考虑多种因素，并将它们融合在一起预测未来趋势，更加符合实际的复杂情况。
以下是BP神经网络在金融市场预测中的几个案例。
1. 股价预测股票价格是金融市场中最重要的衡量标准之一。
利用BP神经网络模型可以预测股票价格动态变化趋势。
该模型将多个变量作为输入，如股票前一天的价格、交易量、公司财务状况等，通过模型对这些变量建立复杂的非线性关系，预测未来的股价变化。
2. 汇率预测汇率预测是预测国际金融市场中最重要的方面之一。
传统的汇率预测方法主要基于经济统计数据和人为预测。
而BP神经网络则可以通过对历史汇率走势的学习，预测未来汇率的涨落趋势。
3. 贷款风险评估贷款风险评估是金融机构中一项重要的任务，传统的评估方法主要借鉴于物理和经济等方面的数据，忽略了许多非经济因素，而BP神经网络则可以综合考虑许多因素，如借款人的年龄、性别、收入、信用评级等，从而更准确地预测贷款的违约率风险。
三、 BP神经网络模型的局限性虽然BP神经网络模型在金融预测方面取得了广泛的应用，但是它同样存在一些局限性。
神经网络在经济学中的应用
E
1 2
Pl
(d k
p1 k 1
ok )2
计算各层误差信号：
δ
o k
(d k
o k )(1 o k )o k , k
1,2,..., l
l
y j
(
o k
w
jk
)(1
y
j )y
j
j
1,2,..., m
k 1
调整各层权值：
w jk
w jk
o k
在国外,人工神经网络已经成为了投资公司及基金经理的强力工具与高效 助手. 对他们的投资决策起到了很好的帮助作用。
人工神经网络在证券市场中的应用现状
自从人工神经网络诞生以来在很多行业得到大量广泛的应用，其中应用较多的行业 之一就是预测领域，而预测领域又以经济预测领域最为吸引人。
一方面是因为人工神经网络具有强大的非线性运算能力，能够以任何精度逼近任何 连续的非线性函数。另一方面也是因为经济领域难于预测，各种因素都有可能影响经济 的走势，用神经网络能够很好处理。人工神经网络是近来预测研究的热点，它也被许多 学者专家用于的经济方面的预测研究，并取得了不错的效果。
（3）在证券市场中的应用 股票的收益性是投资者购买股票的主要依据，用BP 网络可以准确预测盈利水平的未来走向。
（4）在金融领域的应用 在金融领域用BP网络构造的信用评价模式可以对贷款 申请人的信用等级进行评价，对公司信用和财务状况做出综合评价，进行破产风 险分析，对贷款产生的效益针对不同的利益主体进行综合评价。
总结
证券市场投资是一种风险投资，它是风险与收益并存的。证券投资以其高风险、高 收益的特点吸引着广大投资者投身其中,试图博取高额的回报。人工神经网络有模式记忆 和联想的特点,它会将训练过的数据模式存储于网络权值中,当被预测数据输入网络后,网 络自动唤起与之最接近的模式，从而产生预测结果。
人工智能在金融风险预测中的应用研究
人工智能在金融风险预测中的应用研究在当今数字化和信息化飞速发展的时代，金融领域面临着日益复杂和多样化的风险。
传统的金融风险预测方法在应对这些挑战时逐渐显得力不从心，而人工智能（AI）的出现为金融风险预测带来了新的机遇和可能性。
金融风险的类型繁多，包括市场风险、信用风险、操作风险等。
市场风险涉及到资产价格的波动，如股票、债券、外汇等市场的价格变化；信用风险则主要源于借款人或交易对手无法履行合同义务；操作风险涵盖了内部流程、人员失误、技术故障等方面。
这些风险相互交织，且受到宏观经济环境、政策法规、行业竞争等多种因素的影响，使得准确预测金融风险变得极为困难。
人工智能之所以能够在金融风险预测中发挥重要作用，主要在于其强大的数据分析和模式识别能力。
通过对海量金融数据的处理和分析，AI 能够发现隐藏在数据中的复杂关系和规律，从而为风险预测提供有力支持。
例如，机器学习算法可以自动从历史数据中学习特征和模式，神经网络能够模拟人脑的认知过程，进行深度的数据挖掘和分析。
在市场风险预测方面，AI 可以利用时间序列分析、回归分析等技术，对股票价格、汇率、利率等金融变量的走势进行预测。
通过对大量历史数据的学习，AI 模型能够捕捉到市场的短期波动和长期趋势，为投资者和金融机构提供及时准确的市场风险评估。
同时，AI 还可以结合宏观经济数据、政策变化等因素，进一步提高预测的准确性和可靠性。
信用风险预测是金融机构面临的重要任务之一。
AI 可以通过分析借款人的财务数据、信用记录、交易行为等多维度信息，构建更加全面和准确的信用评估模型。
与传统的信用评分模型相比，AI 模型能够更好地处理非线性关系和复杂的特征组合，从而更有效地识别潜在的信用风险。
此外，AI 还可以实时监测借款人的信用状况变化，及时发出风险预警，帮助金融机构采取相应的风险管理措施。
操作风险的预测同样可以受益于 AI 技术。
通过对金融机构内部的业务流程数据、员工操作记录、系统日志等进行分析，AI 能够发现潜在的操作风险点和风险模式。
人工神经网络的发展及应用
人工神经网络的发展及应用随着科技的快速发展，已经成为当今社会最为热门的话题之一。
作为的重要组成部分，人工神经网络也受到了广泛的。
本文将简要介绍人工神经网络的发展历程、技术特点、应用领域以及未来展望，探讨其重要性和应用前景。
人工神经网络的发展可以追溯到上世纪40年代，当时心理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts提出了第一个基于生物神经网络的计算模型。
随后，在1957年，感知机模型被提出，这被认为是第一个真正的人工神经网络模型。
然而，受限于当时的技术和计算能力，这些早期的模型并未取得太大的突破。
直到上世纪80年代，随着计算机技术和算法的发展，人工神经网络才真正得到了发展。
BP（反向传播）算法的提出使得人工神经网络能够进行深层次的训练和学习。
然而，这个时期的网络结构相对简单，训练时间较长，且易陷入局部最小值。
人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的结构和功能的计算模型。
它由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。
每个神经元接收输入信号，通过激活函数将其转化为输出信号，并将输出信号传递给下一层的神经元。
BP算法是人工神经网络中最常用的学习算法之一。
它通过反向传播误差梯度来更新网络权重，使得网络在经过训练后能够学习和模拟输入数据之间的关系。
深度学习技术也得到了广泛应用，它通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示，从而提升网络的表示能力和性能。
人工神经网络的应用领域非常广泛，下面将介绍几个主要的应用领域。
医疗领域：人工神经网络在医疗领域的应用主要集中在疾病诊断、药物研发和医学影像分析等方面。
例如，通过训练人工神经网络来分析医学影像，可以帮助医生更准确地诊断肿瘤等疾病。
金融领域：人工神经网络在金融领域的应用主要包括风险评估、信用评分和股票预测等。
通过训练人工神经网络来分析大量数据，可以帮助银行和投资者更加准确地评估风险和预测市场走势。
自动驾驶：人工神经网络在自动驾驶汽车中的应用主要集中在感知和决策方面。
神经网络算法在财务预测中的应用
神经网络算法在财务预测中的应用一、前言在当今信息技术高度发达的时代，神经网络算法在各个领域中逐渐得到了广泛应用。
特别是在财务预测、金融领域，神经网络算法不仅能够提高预测精度，而且还能够减少误判率，降低交易风险。
本文将从神经网络算法的基本原理、模型种类、应用场景和案例分析等方面入手，系统探讨神经网络算法在财务预测中的应用。
二、神经网络算法的基本原理神经网络算法是一种模仿人类神经系统的计算机算法。
它模拟了生物神经元之间的信息传输和处理，并且能够解决一些复杂的模式识别、分类和预测问题。
神经网络算法的基本原理是：输入数据经过一系列的处理，最终得到输出结果。
为了更好地理解神经网络算法的基本原理，我们可以把它比喻成人的神经系统。
人的神经系统由神经元、突触、神经网络组成。
神经元是神经网络中的基本单元，它接收输入信号，通过对输入信号进行处理，产生输出信号，并将输出信号发送给其他神经元。
突触是神经元之间的连接，在信息处理和传递中起着关键作用。
神经网络由很多层神经元组成，输入层用于接收输入数据，输出层用于产生输出结果，中间层用于进行信息传递和处理。
信息在神经网络中的传递是从输入层到输出层，中途经过很多层的处理。
三、神经网络模型的种类神经网络模型的种类比较多，最常用的模型包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
不同的神经网络模型适用于不同的问题，需要根据具体的预测需求选择合适的模型。
1、前馈神经网络前馈神经网络是最常见的一种神经网络模型。
前馈神经网络中，神经元之间的连接是单向的，信息只能从输入层流向输出层，不会从输出层流向输入层，通过不同的激活函数对输入进行处理，产生输出结果。
前馈神经网络适用于数据分类、预测和回归等问题。
2、循环神经网络循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络模型。
它在传递信息时，除了向前传递信息，还可以将信息往回传递，这样可以使前面的信息对后面的信息产生影响。
循环神经网络适用于处理时间序列数据，如股票价格、汇率等。
神经网络在经济预测中的应用研究
ｊｏ ＝
ｊ１ …… …… ． ＝， ２ …… ． ｍ
ｊ ｌ ２ … … … “ ． ，… ．ｍ
（） ３
（） ４
（ ）人 工神 经 网络模 型 一
人工神经网络是一种模拟人脑的抽象计算机模型，也简称为 “ 神经 网络 ”或 类 神经 网络 。神 经 网络是 一种 模拟 人脑 思维 的计
０． ４ ９ ０ ３ ６ ４７ ０５
误差 （） ％
Ｏ７ ．２ Ｏ ９ ．１ ０ ０１ ． Ｏ０ ．０ Ｏ８ ．８
０ ７ ．１
该 模型 对未 知 分类 的样本 进 行预 测 。 三 、基 于 人工 神经 网络 的经 济预 测模 型 （ ）数据 准 备 一 人 工神 经 网络 对处 理的 数据 一般 要求 在 Ｏ １ 间， ～ 之 否则 会 因 为 输入 变量 的不 同数量 级别 影 响最 终的 预测 效果 。 而经 济预测 的 数 据一 般数 量级 都 比较 大 ，因此 在 进行 网络 训练 之前 应 该先 进行 标 准化 处理 。本 文 采用 最大 最小 函数 法进 行标 准话 处理 。 最 大最 小 函数 法 对 原始 数据 进行 线 性变 换 。假 定 ｍｉ 和 是 ｎ ｍａ 分别 为属 性 Ａ 的最 小和 最大 值 。则最 大最 小 函数 法 的计算 ｘ
ａ ｐｒ ｉａ ｎｄｓ ｇ ｓｉ ｎｔ ｕ ｏ ｎｔｙｅ ｏ ｏｍｉ ａ ｅ ｅｏ ｍ ｅ ｔ ｐ ａｓ ｌａ ｕｇ ｅ ｔｏ ｏＯ ｃ ｕ ｒ ｃ ｎ ｒ ｃ ｌｄ ｖ ｌｐ ｎ ．
Ｋ ｅ ｗ ｏ ｄ ： ｔ ｃａ ｅ ｅｎｅｗｏ ｋ； ｙ ｒ ｓＡｒｉ ｉｌｎ ｒ ｔ ｒ ＢＰ ｉ ｆ ｖ ｅ ｏｎ ｍ ｙ ｃ ｏ
算 机建 模方 式 ， 由大量 的节 点 （ 或称 “ 经元 ”）和节 点之 间相 神 互 联接 构 成 。 每个 节 点代表 一种特 定 的输 出函数 ， 为激励 函数 。 称
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型， 用检验样本对该网络模型的泛化能力进行检验。最
常 用 的 用 于 评 价 预 测 精 度 的 指 标 是 ＭＡＰＥ （ Ｍｅａｎ
Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ Ｅｒｒｏｒ） ：
Ｎ
! ＭＡＰＥ ＝（ １ Ｎ ）
（ ｘｋ－ ｘ＾ｉ） ｘｋ×１００
（ ３）
ｋ＝１
２ 基于组合神经网络的时序预测方法
Ｖａｌｕｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｎｏ．５，２００７
价值工程 ２００７ 年第 ５ 期
χｔ χｔ－ １
… …
χ＾ｔ＋ｕ χｔ－ ｎ＋１
图 １ 时序预测 ＢＰ 网络的一般结构
Ｓｉｇｍｏｉｄ 函数， 即：
ｆ（ ｘ） ＝１ （ １＋ｅ－ｘ）
（ １）
（２） 样本的采集。
要建立一个时序预测模型， 就需要采集若干组的
基本神经网络的输入节点数， ｊ＝１， ２， …， ｍ 为校正神经
网络的输入节点数。
｛ｘｉ－ ｋ｝
基本神经网络
ｘ＾ｉ
｛ｄｉ－ ｊ｝
校正神经网络
ｄ＾ｉ ＋
Ｐｉ
图 ２ 时序预测组合神经网络结构
对于一步预测， 由于基本神经网络每次输出预测 值ｘ＾ｉ 后都有实际值 ｘｉ 与之比较， 因此可得到实际的基 本 网 络 的 预 测 误 差 值 ｄｉ 作 为 校 正 网 络 的 输 入 而 用 于 预测 ｄｉ＋１， 即校正网络对误差也是进行一步预测。当组 合网络进行迭代一步预测时 ， 由于没有实际值 ｘｔ 与ｘ＾ｔ 进 行 比 较 ， 实 际 误 差 ｄｔ 无 法 得 到 ， 所 以 就 用 上 次 校 正 网络的输出ｄ＾ｔ 代替 ｄｔ 作为输入， 反馈给校正网络用于 对 ｄｔ＋１ 进行预测， 得到ｄ＾ｔ＋１。可见， 当用组合网络进行 迭 代一步预测时， 其中的校正网络对基本网络的预测误
通过把输入数据归一化后， 到能使网络所有的权
值都在一个不太大的范围之内； 以此来减轻网络训练
时的难度。变量标准归一化方法如下：
Ｓｉ＝
ｘｔ－ ｘｍｉｎ ｘｍａｘ－ ｘｍｉｎ
（ ２）
式中： ｘｔ 为原始样本数据； ｘｍａｘ、ｘｍｉｎ 分别为原始变量 ｘｔ 中
的最大值及最小值； Ｓｉ 为变换后的 ｘｔ。
（４） 网络的训练。
Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ， ａ ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＢＰ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ． Ｎｅｘｔ
ｔｈｅ ｆａｃｔ ｉｓ ｔｅｓｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｅｘａｍｐｌｅ ｏｆ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｔｈａｔ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ＡＮＮ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｉｓ ｍｕｃｈ ｈｉｇｈｅｒ
Ｖａｌｕｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｎｏ．５，２００７
价值工程 ２００７ 年第 ５ 期
人工神经网络在经济预测中的应用
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｒ ｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒ ａｌ Ｎｅｔｗｏｒ ｋ ｉｎ ｔｈｅ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｐｒ ｅｄｉｃｔｉｏｎ
王悦 Ｗａ ｎｇ Ｙｕｅ
（ 北京广播电视大学财经教学部， 北京 １０００８１） （ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｒａｄｉｏ ａｎｄ Ｔｅｌｅｖｉｔｉｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８１， Ｃｈｉｎａ）
给予网络一个初始权值， 用训练样本按照 ＢＰ 算
法的步骤， 对网络进行反复训练， 直到网络收敛于一定
的标准。否则， 可以重复改变网络的初始权值， 甚至网
络的拓扑结构， 直至训练结果满意为止。
（ ５） 网络泛化能力检验。
网络的训练阶段完成后， 将各连接权值和阈值固
定存于知识库中。这时， 整个网络就是一个时序预测模
为 此 ， 用 基 本 神 经 网 络 的 误 差 数 据｛ｄｉ｝来 训 练 校 正 网
络， 使其能够以先前的预测误差为输入而输出对下一 步预测误差的估计ｄ＾ｉ， 以此校正基本神经网络的输出 值ｘ＾ｉ。
最后， 将 Ｐｉ＝ｘ＾ｉ＋ｄ＾ｉ 作为组合神经网络的最终预测结
果。图 ２ 是组合神经网络的结构， 其中 ｋ＝１， ２， …， ｎ 为
实验观测样本。可将已知的时间序列数据分为两组， 其
中， 将前一组数据用来构成训练样本， 后一组数据则组
成检验样本。
样本由输入输出数据构成。设网络的输入节点数
是 ｎ， 输出节点数是 １， 则 ｎ＋１ 个数据组成一个样本。其
前 ｎ 个值作为输入数据， 后 １ 个值是期望输出值。
（ ３） 输入输出数据的预处理。
ＡＮＮ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｆｏｒ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｉｓ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ． Ｉｎ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ａｂｏｖｅ， ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｅｄ ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ＢＰ
ｔｒａｉｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｒｅ ａｄｏｐｔｅｄ ａｎｄ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｏｏｌｂｏｘ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ ＭＡＴＬＡＢ ｉｓ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｅｍｕｌａｔｉｏｎａｌ ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ．
训 练 样 本 由 输 入 输 出 对｛Ｐｉｋ：ｔｊｋ｝组 成 ， 其 中 ： ｉ＝１， ２， …， ｎ 和 ｊ＝１， ２， …， ｍ； ｎ 和 ｍ 分 别 为 输 入 、输 出 层 神 经
元数； 对于一步时序预测 ｍ＝１； ｋ（ ｋ＝１， ２， …， ｑ） 是训练
对的序号。Ｐｉｋ 的输入方法是： 先就某固定的 ｋ 值， 输入 ｉ 的所有取值下的输入样本； 再改变 ｋ 值， 直到 ｋ＝ｑ 输
本文的提出正是以此为出发点和立足点， 通过把 人工神经网络技术应用于经济预测中， 探讨了时间序 列预测方法， 从而为解决上述存在的问题提供了可能 的途径。
１ 基于 ＢＰ 网络的时间序列预测方法
目前， 有许多人进行神经网络时序预测方法的研 究。但是对于神经网络的预测能力问题存在着不同的 看法。因此， 本文对建立时序预测的神经网络的过程加 以规范化， 提出了一种基于 ＢＰ 网络的时序预测通 用 方法， 并且通过实验， 检验了 ＢＰ 网络的时序预 测能 力。
关键词： 人工神经网络； 预测； 时间序列； ＢＰ； ＭＡＴＬＡＢ
Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ； ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ； ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ； ＢＰ； ＭＡＴＬＡＢ
中图分类号： ＴＰ３９３·０３；Ｆ２０１
文献标识码： Ａ
文章编号： １００６－ ４３１１（ ２００７） ０５－ ００９０－ ０４
— —— —— —— —— —— —— —— —— —— —— ——
作者简介： 王悦（ １９７２－ ） 女， 硕士， 讲师， 研究方向为信息管理。
－ ９０ －
基于 ＢＰ 网络的时间序列预测的通用方法， 其具 体步骤如下：
（ １） 网络拓扑结构的设计。 网络结构的设计， 包括： 确定网络的隐层数、隐层 节点数以及输入输出节点数。研究表明， 四层网络比三 层网络更容易陷入局部最小； 因此， 故通常采用单隐层 的三层网络。确定隐层节点数的方法是采用试验凑试 法。 输入输出层节点数由实际问题决定。对于时序预 测问题， 输入层节点数等于所开窗口大小。可采用以下 方法求得输入节点数： 先将序列分为两部分， 其一为训练部分； 其二为检 验部分。再分别由小到大改变输入节点数， 训练并检验 其精确度。当随着输入节点数的增加而误差不进一步 减小时， 其中输入节点数变化的临界值即为应采用的 数值。 由于本文只限于研究一维时间序列， 仅需要一个 输出层节点表示第 ｕ 步预测值。如下页图 １， 为用于时 间序列预测 ＢＰ 网络的一般结构。其中： χｔ， χｔ－１， …， χｔ－ｎ＋１ 是 输 入 ， χ＾ｔ＋ｕ 是 输 出 。 节 点 的 作 用 函 数 选 取 单 极 性
摘要： 研究了人工神经网络在经济预测中的应用问题， 探讨了人工神经网络的时间序列预测方法。该方法采用多层前馈
神经网络及 ＢＰ 算法， 其仿真实现是以 ＭＡＴＬＡＢ 下神经网络工具箱作为开发工具。
文中提出了一种基于 ＢＰ 网络时序预测通用方法， 并通过实例验证了该方法的预测精度明显高于灰色系统预测方法。为了
差也是进行迭代一步预测。
３ ＭＡＴＬＡＢ 下神经网络的实现
神经网络的实现方案可分为： ①基于传统计算机 的技术， 包括： 软件模拟、并行处理器阵列、传统计算机 的 加 强 等 ； ②基 于 直 接 硬 件 实 现 ， 包 括 ： ＶＬＳＩ 技 术 、光 学等。但是， 目前最常用的方法还是软件模拟。国际上 有许多公司和研究单位设计了通用的 ＡＮＮ 模型库， 而 ＭＡＴＬＡＢ 环境下的神经网络工具箱就是其重要代表。 本 文 主 要 研 究 使 用 在 ＭＡＴＬＡＢ 下 神 经 网 络 工 具 箱 对 ＢＰ 网络的训练和仿真。下面将简要论述其调试方法的 要点。
入 ｉ 的所有取值下的输入样本为止。ｔｊｋ 的输入方法与 Ｐｉｋ 相同。需要注意的是： ＭＡＴＬＡＢ 下的神经网络工具 箱不必专门指出输入层神经元和输出层神经元的多
ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ ｇｒｅｙ ｓｙｓｔｅｍ ｍｅｔｈｏｄ． Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｒｅｍｏｖｅ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｉｎｇｌｅ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ， ｔｈｅ ｗａｙ ｏｆ ｃｏｍｂｉｎｅｄ
ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｉｓ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅ ｏｆ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｖｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．
消除单一神经网络预测模型的系统偏差， 探讨了组合神经网络时序预测方法； 并用实例验证了组合神经网络比单一神经网络