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论文研究-基于灰色粒子群神经网络的期货价格预测 .pdf 评分:

基于灰色粒子群神经网络的期货价格预测,王海军,白玫,针对目前在对中国期货市场进行价格预测时采用BP神经网络存在的问题,本文从网络输入和网络参数两个方面对BP网络模型进行优化。首先�
山国武技文在线 使粒了速度不致过大,可设定速度上限,即当式中 时,取 时,取 由上可知粒子群算法是一种基于迭代的优化方法系统初始化为一组随机解通过迭代 搜寻最优值并通过适应度函数来评价解的品质。整个搜索更新过程是追琮当前最优解最 优粒子的过程它通过追踪当前搜索到的最优值来寻找全局最优。 网络计算过程 应用 神经网络预测模型对期货价格数据进行预测的步骤为 )确定粒」群规模即粒子的个数和维度对于粒」个数,通常设为间的一个值, 对」大多数问题来说,个微粒就可以取得很好的结果。故本文取为前面确定的模 刑结构为 则搜索空间的维度 )惯性因孑的设置惯性杈重用米控制粒子以前速度对当前速度的影响,它将影响 粒子的全局搜索能力和局部搜索能力,为使粒子保持运动惯性,使其有扩展搜索空问的趋势, 有能力探索新的区域。本文采用建议的线性递减权值策略,如式所示,它能使由 随迭代次数线性递减到 式中,为最大进化代数,为当前进代代数。为初始惯性权值,为迭代至最大代数 吋的惯性杖值。其中 )学习因子与和代表将每个微粒推向和位置的统计加速项的权重。低的 值允许微粒在被拉回之前可以在目标区域外徘徊,而高的值则导致微粒突然的冲向或越过目 标区域。和是固定常数,一般都限定和相等并且取值范围为。本文中取 确定适应度函数以训练均方误差精度作为粒子的适应度用于指导种群的搜索。粒 子的适应度为 其中为训练的样木数是第个样木的理想输岀值是第个样木的实际输出值。因此 算法迭代停止时适应度最低训练淏差最小的粒子即为优化问题的最优鲜。 速度与位置初始化随机生成个个体,每个个体由两部分组成,第一部分为粒子的 速度矩阵,第二部分代表粒子的位置矩阵。由于神经网络的权值与阈值一般初始化为 之间的随机数,故将粒子群中每个粒子位置参数均取为之间的随机数,作为算法 的初始解集 评价根据粒子确定的网络在训练样本下产牛的训练误差由式计算其适应度 更新极佰比较粒子群中的个体当前适应度佰与迭代前的个体适应度值,若当前值更 优,则令当前值替代迭代前的信,并保存当前位置为其个体极值,否则其个体极佰为上一代 的极值。对于全局极值来说,若现有群体中某个粒子的当前适应度值比全局历史最优适应度 值更优,则令该粒子的当前适应度值为群体全局最优适应度值,并保存该粒子的当前位置为 群体全局极值。 速度更新根据步骤迭代生成的个体极值与全局极值进行速度的更新在本文中采 用带有附加项的速度更新,其公式如所示,其中是之间的随机数。 山国利技记文在线 解的更新由步骤达代生成的速度进行解的更新即调整网络的连接权值与阈值。 算法停止的判断对迭代产生的新的粒子种群进行适应度评价判断算法是否达到最 大迭代次数(代)或期望误差(取为)如果条件满足则转步骤;否则返回步骤 继续迭代。 生成最优解算法停止迭代时全局极值对应的值即为神经网络的权值与阈值即为 训练问题的最优解。将上述最优解代入网络模型中进行二次训练学习最终形成期货价格 预测模型。 模型建立与结果分析 连续数据的获取 由于期货合约的时间跨度有限任一交割月份的期货合约在到期后将不复存在为克服期 货数据的不连续性,首先须产生一个连续数列。本文的实验数据是郑州商品交易所的强筋小 麦期货数据,对于小麦,交易量较大、交易较活跃的期货合约往往是距离当前月之后不包 括当前月的第个期货合约,故对小麦期货合约选取距离当前月之后的第个期货合约作为 代表,在最近期期货合约进入交割月之后,然后再选取下个距离当前月之后的第个期货合 约,这样就得到一个小麦期货的连续数列。 输入变量的灰关联分析 本文使用的数据为 的曰数据,共个。选取未日均价作为输出值 即参考数列。以今开盘、最髙价、最低价、今收盘、涨跌幅、成父量 和这个因子为输入变量即比较数列。共构造实验样本组, 采用公式()作归一化处理,然后分成两部分:训练样数据集组和测试样本数据集 组 首先以训练样本集中的输出数列为参考数列,个输入变量为作为比较数列进行灰色 关联分析,输入变量的灰色关联度排序如下 y今收盘>1最低价>1最商价>y今开盘>y1>>>y>y>y 对于经过灰色关联度分析的输入变量,选取关联度大于的变量作为模型输入变量。 此时去除的变量分别是成交量 和 模型建立及结果分析 由前述经过灰关联度分析后神经网络的个输入变量分别是今开盘、最扃价、最低价 今收盘、涨跌幅、成交量、和 设定网络训练目标误差为 隐层节点的选 取至今没有行之有效的理论指导和方法,这里采用反复试验的方法,确定隐层节点数为 个。由于神经网终结构为,因此粒子群神经冈终的维度为,取 图和图分别为网络与网终预测结果对比图,由图可以看出,经过优化的模 型预测曲线走势更加逼近真实值。图是 模型的最佳适应度变化曲线,由图可知经过 代的迭代粒」群算法就找到初步最优解,此后树络只需经过次就达到了训练目标, 这比单纯模型经过次才收敛有大幅度提高。表分别从网络类型与网络结构、最大误 差、最小误差和平均误差方面进行比较,新模型预测精度更高。 山国武技文在线 基丁D中经网前斯 203 碟3骜會」 二如驽 图基于神经网终的期货价格预测 图基于 神经网络的期货价格预测 0.02 图 神经网络最佳适应度的变化 表预浏误差比较 网络类型与网络结构最大误差最小误差平均误差 网络 网络 网络 结束语 木文将灰色关联度分析、改进的粒子群算法和袒经网络相结合建立了灰色粒子群神经网 终模型,并对中国期货市场小麦期货价格进行仿真。结果表明,经过灰色关联度分析和改进 粒了群算法操作后的神经网络模型有着比神经网络更好的预测结果。这是因为首先在输 入变量的选取上更科学,可以更快找到影响输入的主要因素提高预测精度:其次改进粒子 群算法对神经网络的优化仗其预测效果进一步提高。通过实际期货品种的测试,说明本 文得出的预测算法是可行的,可作为小麦期货价格预测的一种于段,而且通过大量的数据验 证上述结论具有一定的普遍性也适用于白糖、铝和铜等期货。并且本文所采用的 算法也具有一定的普遍性,通过调整参薮也可用于解决其他领域的预测问题 参考文献 冯冬青李玮基于灰关联理论和神经网络的价值预测方法讣算机工程与应用 杨道辉马光文刘起方基于粒子群优化算法的网终模型在径流预测中的应用水力发电学 报 邓聚龙灰色系统基本方法武汉华中科技大学出版社 郑文钟应霞芳农业机嘁总动力变化影响因素的灰色关联分析农机化研究 曹红珍胡亮具有随机附加项的改进算法计算机工稈与设计 唐衍伂陈刚张晨宏中国农产品期货市场价格波动的长程相关性研究系统程 山国武技文在线

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灰色预测模型,无偏分析

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