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《北京工业大学》 2003年
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鲁棒自适应BP算法及其在股票价格预测中的应用

孙炎珺  
【摘要】: 本文从基本BP算法在应用中存在的不足出发,着重分析了训练样本中所含噪声对基本BP算法在网络训练过程中产生的不良影响,并以此为依据,采用鲁棒统计技术,同时在优化算法上做了一些有益的改进,提出一种新的具有较强抗干扰能力的BP算法——鲁棒自适应BP算法,并将其应用于动态BP网络,进行股票价格的预测,取得了较好的预测效果。 与基本BP算法相比,本文提出的鲁棒自适应BP算法具有以下优点:(1) 与鲁棒统计技术相结合,通过训练样本相对偏差的大小,确定不同训练样本对能量函数的贡献,来抑制含高噪声干扰样本对网络训练的不良影响,从而增强训练的鲁棒性,提高网络训练的收敛速度;(2) 采用相对偏差和绝对偏差两种偏差形式对权值进行调整,提高了网络的训练精度; (3)在采用梯度下降算法对权值进行调整的基础上,通过将学习速率设为训练误差及误差梯度的特殊函数,使学习速率依赖于网络训练时误差瞬时的变化而自适应的改变,从而可以克服基本BP算法容易陷入局部极小区域的弊端,使训练过程能够很快的“跳出”局部极小区域而达到全局最优。 大量仿真结果表明,本文提出的鲁棒自适应BP算法在收敛速度,收敛精度,尤其是抗噪声干扰的能力上比其他BP算法具有更好的优势。 算法的应用上,本文根据股票市场具有高噪声,高度非线性,难于精确建模等特点,将提出的鲁棒自适应BP算法应用于动态BP网络中进行股票价格的预测,一方面通过动态BP网络实现了无需精确建模而得到系统良好特性的效果,另一方面发挥了本算法鲁棒性强的优势,克服了训练样本中高噪声对网络训练的影响,从而得到较好的预测结果。
【学位授予单位】:北京工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP183;F830.91

【引证文献】
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【参考文献】
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【同被引文献】
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10 周兰;基于连续—离散二维模型的周期系数线性系统鲁棒重复控制设计[D];中南大学;2011年
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9 郑紫微;鲁棒控制系统的GA和H~∞混合优化设计[D];大连海事大学;2000年
10 张正强;复杂系统的鲁棒自适应控制[D];曲阜师范大学;2003年
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