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《西北大学》 2012年
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基于LSSVR改进的RBF神经网络的算法研究及其应用

程曦  
【摘要】:人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是一种基于计算机软件实现的信息处理系统,其实质是模拟人类生物神经元的记忆、联想及反射等功能而抽象出来的数学模型。凭借其较强的自适应能力、自组织性能力以及容错性,人工神经网络已经在函数逼近、回归分析、模式识别、数据分类、聚类、预测、诊断以及过程控制等各行各业的各种领域以一种全新的研究方法产生了诸多优秀的应用成果。然而,成功的喜悦进一步激发人类对ANN更高层面的期望,实现这一期望的一个核心又基础的工作是改进并丰富其数学模型. 为了铺垫本文的工作,文中首先扼要且较系统地介绍了ANN数学模型中的两个核心部分——支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)的基础知识和发展现状,分析研究了SVM和RBF神经网络的理论、结构、算法以及应用,并且给出主要算法的数学推导过程. 鉴于ANN研究的重点之一是提高机器学习效率和适应范围,本文在总结现有研究成果的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(Least Squares Support Vector Regression, LSSVR)算法改进的RBF神经网络,并论证了LSSVR有较好的稳定性和显著的降噪声功能。文中选择LSSVR算法来确定网络的中心以及隐节点个数,得到较优的网络初始结构,解决了RBFNN的中心选择困难以及不易建立网络初始结构等问题。文中先用LSSVR算法求解出的支持向量作为网络中心,将支持向量的个数作为RBF网络的隐层节点数目,从而构造出RBF神经网络较优的初始结构和网络参数,再用梯度下降法微调网络参数,使网络不仅有较强的抗噪能力,并且使其网络性能达到最优. 最后将LSSVR-RBF神经网络应用于股票价格的预测,通过与RBF神经网络的预测结果进行对比,预测误差显著变小,显示出本文工作对机器学习效果有明显提升.
【学位授予单位】:西北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP183

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前9条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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