漆玉娟
- 作品数：5 被引量：24H指数：3
- 供职机构：兰州交通大学数理与软件工程学院更多>>
- 发文基金：甘肃省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于遗传算法的RBF神经网络非线性时间序列预测被引量：9
- 2011年
- 提出一种基于遗传算法和RBF神经网络相结合的时间序列预测模型,克服了单个神经网络在非线性时间序列预测中容易陷入局部极小值及网络训练速度缓慢的问题.以居民消费价格指数数据进行训练和测试,与传统的BP神经网络预测模型相比较,该模型的预测精度是令人满意的,数值模拟证明了该方法的有效性和可行性.
- 郭兰平俞建宁张建刚漆玉娟张旭东
- 关键词：遗传算法RBF神经网络时间序列预测数值仿真
- 基于改进RBF神经网络对股价的演变预测被引量：7
- 2010年
- 对RBF神经网络进行了分析,建立了RBF神经网络模型,并对此模型进行了改进,使其具有更好的预测性能.把一类非线性较强的时间序列(万科A股2009年6月份股票价格)利用该模型进行了非线性逼近.用Matlab软件对网络的学习与训练过程进行了数值仿真.实验结果表明:利用改进后的网络模型对非线性时间序列进行短期预测是可行的,其预测精度高于改进前的预测精度,改进方法有效.
- 郭兰平俞建宁张建刚张旭东漆玉娟
- 关键词：RBF神经网络数值仿真股价
- 改进RBF神经网络在城市公交车速时间序列预测中的应用被引量：4
- 2010年
- 针对城市公交车速在时序上的复杂非线性特征及目前预测方法的不足,采用径向基函数(RBF)神经网络对城市公交车速时间序列进行预测。在Matlab R2007b环境下,建立RBF神经网络城市公交车速预测模型,并应用于兰州市103路公交车的车速预测.同时对网络的输入变量进行优化改进,设计网络参数,进行网络学习与训练的数值仿真试验.对比改进的RBF神经网络与标准的RBF及具有动量梯度算法的BP神经网络的预测结果。结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快。
- 郭兰平俞建宁张建刚漆玉娟张旭东
- 关键词：RBF神经网络
- 基于改进RBF神经网络的混沌时间序列预测被引量：3
- 2011年
- 基于RBF神经网络与相空间重构理论,对网络预测模型进行改进,并以Lorenz动力系统产生的混沌时间序列作为研究对象,建立预测模型并对其进行数值仿真.实验结果表明,基于改进RBF神经网络与相空间重构理论的混沌时间序列预测方法比BP、RBF神经网络模型的预测精度高、误差小、性能优越,改进方法可行、有效.
- 郭兰平俞建宁张旭东漆玉娟张建刚
- 关键词：RBF神经网络相空间重构延迟时间混沌时间序列
- 基于改进小波神经网络的汇率预测研究被引量：1
- 2012年
- 选取2010-01-01—2010-10-31期间内,美元兑人民币的汇率基准价,以Morlet为母小波基函数,采用紧密结合的的小波神经网络对汇率基准价作非线性逼近,并在此小波神经网络基础上进行改进,并通过Matlab软件对原网络与改进网络的训练过程进行了数值仿真.仿真结果表明,改进网络模型对汇率基准价的预测是可行的,其预测精度更高.
- 漆玉娟漆玉虎李根全
- 关键词：汇率小波神经网络基准价
