一种基于硬盘保护卡的网络差异拷贝方法

基于BP神经网络预测模型指南

基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建

神经网络预测方法

(4)神经网络的预测方法 神经网络(Neural Network)是由许多并行的、高度相关的计算处理单元组成，这些单元类似生物神经系统的神经元。虽然单个的神经元的结构十分简单，但是，由大量神经元相互连接所构成的神经元系统所实现的行为是十分丰富的。与其它方法相比，神经网络具有并行计算和白适应的学习能力㈤。神经网络系统是一个非线性动力学系统计算系统。神经网络模型有许多种类，经常使用的有BP网络、RBF网络、Hopfield网络、Kohonen网络、BAM网络等等，近年又出现了 神经网络与模糊方法、遗传算法相结合的趋势。浚方法已在交通流预测中得到了应用。在交通流预测中应用最早使用最多的是反传BP网络。 应用神经网络进行交通流预测的步骤如下： 第一步，根据实际情况，选择适当的网络结构作为预测工具，根据已确定的预测因子和被预测量，决定网络的输入和输出，进而决定网络的结构(网络 各层次的节点数) 第二步，准备样本数据和样本的规范化处理，样本分为训练样本和检验样本；第三步，利用训练样本是对网络进行训练和学习； 第四步，利用检验样本对网络训练结构进行检验，验证网络的泛化能力； 第五步，用训练好的网络，根据已知的数据进行实际预测。 与传统的预测方法相比，神经网络的预测方法的预测精度要好一些。这主要 是得益于神经网络自身的特点。神经网络擅长描述具有较强非线性、难于用精确数学模型表达的复杂系统的特性，并且具有自适应能力。由于神经网络算法是离线学习，在线预测，所以几乎没有延时，实时性很好。此外，神经网络对预测因子的选择也较为灵活，任何认为与待预测交通流量有关的数据均可纳入输入向量中。但是，神经网络也有一些弱点，主要表现在以下几个方面： 三、由于使用大量的样本进行训练，所以神经网络的学习训练过程收敛 较慢，容易产生“过度学习”的情况，陷入对样本值的机械记忆而降低了泛化能力。因此，应用神经网络目前很难做到在线学习，只能将学习与预测分离成两个阶段(一个离线、一个在线)来完成。 四、神经网络的训练与学习是基于训练样本所隐含的预测因子与被预测 量的因果关系，这种学习不能反映外部环境的变化及其对预测的影响。因此，当预测对象所处的外部环境发生改变，或以某一路段数据训练好的神经网络去预测其它路段(口)的交通流量时，预测的准确率就会大大降低，错误率明显上升。这是由单一的神经网络的有限学习能力所决定的，表明经过训练的神经网络并不具有良好的“便携性”。 五、截止到目前，各类文献所见的基于神经网络的短期交通流的预测，最小 的预测时间跨度ht．15rain的水平上，对更小的预测周期，神经网络预测的适应性、精度如何，还有待检验。

基于神经网络预测方法

学年论文 题目：基于神经网络预测方法在 投资统计数据分析中的应用 学院： 专业： 班级： 1 班 学生姓名： 学号： 指导教师：

基于神经网络预测方法在投资统计数据分析中的应用 摘要：基于主成分-神经网络预测模型，并将该预测模型应用于社会固定资产投资统计数据分析。研究对象时统计年鉴中按照行业分固定资产投资统计数据，该数据含有中国31个省直辖市自治区从2003年至2012年来的社会固定总资产数据，每个样本有农林牧渔业、采矿业等十九个变量数值，通过对建立神经网络模型用于预测2013年31个省直辖市自治区的社会固定资产投资数据，并将该数据与2013年的真实数据作对比，研究基于神经网络的预测算法在本文数据分析中的应用，同时，与线性预测方法作对比，发现主成分-神经网络预测算法效果比较好.通过我所引用的文章，既了解了社会固定资产投资方面的知识，又学习了数据挖掘中的预测算法. 关键词：主成分分析，预测，神经网络，数据挖掘 1. 前言

1.1 选题背景 2013年，面对错综复杂的国内外形势，党中央、国务院团结带领全国各族人民深入贯彻落实党的十八大精神，坚持稳中求进工作总基调，坚持宏观政策要稳、微观政策要活、社会政策要托底的思路，统筹稳增长、调结构、促改革，探索创新宏观调控方式，经济社会发展稳中有进、稳中向好，实现了良好开局.从2013年的统计数据来看，2013年我国的国内生产总值（GDP ）增速比较平稳，其中，在第一季度增长了百分之七点七，在第二季度增长了百分之七点五五，在第三个季度增长率百分之七点七，由第二季度的GDP 增速下降再到第三季度的GDP 增速的回升，最后使得GDP 增速又达到百分之七点七，趋于稳定. 注：2012年国内生产总值增速为初步核实数，2013年为初步核算数。 图1 国内生产总值同比增增长速度 以“政商重构 市场还权”为主题的2014网易经济学家年会夏季论坛中，全国政协常委、经济委员会副主任，工业和信息化部原部长李毅中在会上表示，2013年，当年的投资和GDP 的比例大76.7%，而这个比例“十一五”是59.5%，“十五”是41.58%，“九五”是32.83%，随着时间的推移，固定资产投资和当年GDP 的比例是越来越高，高达76%. 2013年，全年固定资产投资（不含农户）436528亿元，比去年增长19.6%（扣除价格因素实际增长19.2%），实际增速比去年略微回落0.1个百分点. 分行业看，第一产业投资9241亿元，同比增长32.5%，增速比1-11月份加快0.8个百分点；第二产业投资184804亿元，增长17.4%，增速加快0.1 个百分点；地酸产业 7.45 7.57.557.67.657.77.757.87.857.97.9520 12 年 第 1季 度 20 12 年 第2季 度 20 12 年 第3季 度 20 12 年 第4季 度 20 13 年 第1季 度 20 13 年 第2季 度 20 13 年 第3季 度 20 13 年 第 4季 度