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时间:2018-10-24
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1、具有最优学习率的RBF神经网络学习算法及其在金融时间序列预测中的应用RBFNeuralNetworkLearningAlgorithmwithOptimalLearningrateandItsApplicationtoFinancialTimeSeriesForecasting卫敏余乐安中科院数学与系统科学研宄院,北京,100190摘要传统固定学率的RBF神经网络在金融吋间序列预测方妞己经有比较成功的应川,但网络学习率的选择问题却给传统RBF网络的使用带来了不便。本文利用梯度卜降法及优化方法推导出了RBF神经网络的动
2、态最优学习率并将其应用于网络学习算法,具有最优学习率的RBF祌经网络能够在保证M络稳定学习的同时兼顾网络的收敛速度。为了检验具有动态最优学习率的RBF祌经网络的预测效果,本文进行了沪深300指数波动率预测实验。实验结果表明,具有动态最优学习率的RBF网络比传统的固定学习率的RBF网络有着更快的收敛速度,同时也避免了人为选定学习率的不便。关键词:RBF神经M络;最优学习率;梯度下降法AbstractInthisstudy,analgorithmbasedonRBFNN(radialbasisfunctionneural
3、networks)withoptimumlearningrateisproposed.ThedynamicoptimumlearningratewhichdeterminedbygradientdescentandclassicaloptimizationtechniqueisusedtoadjusttheweightchangesofRBFneuralnetworksinanadaptiveway.Withthedynamicoptimumlearningrate,theRBFneuralnetworkscanen
4、surefastandstablelearningsimultaneously.Inordertoverifytheeffectivenessofthisproposedalgorithm,predictionofHS300indexvolatilityischosenforexperiment.Theexperimentalresultsshowthat,theproposedRBFNNalgorithm(withdynamicoptimumlearningrate)couldlearnfasterandavoid
5、selectinglearningratesubjectively.Keywords:RBFneuralnetworks;dynamicoptimumlearningrate;gradientdescent具有最优学习率的RBF神经网络学习算法及其在金融时间序列预测中的应用RBFNeuralNetworkLearningAlgorithmwithOptimalLearningrateandItsApplicationtoFinancialTimeSeriesForecasting卫敏余乐安中科院数学与系统科学研宄院,
6、北京,100190摘要传统固定学率的RBF神经网络在金融吋间序列预测方妞己经有比较成功的应川,但网络学习率的选择问题却给传统RBF网络的使用带来了不便。本文利用梯度卜降法及优化方法推导出了RBF神经网络的动态最优学习率并将其应用于网络学习算法,具有最优学习率的RBF祌经网络能够在保证M络稳定学习的同时兼顾网络的收敛速度。为了检验具有动态最优学习率的RBF祌经网络的预测效果,本文进行了沪深300指数波动率预测实验。实验结果表明,具有动态最优学习率的RBF网络比传统的固定学习率的RBF网络有着更快的收敛速度,同时也避免了
7、人为选定学习率的不便。关键词:RBF神经M络;最优学习率;梯度下降法AbstractInthisstudy,analgorithmbasedonRBFNN(radialbasisfunctionneuralnetworks)withoptimumlearningrateisproposed.Thedynamicoptimumlearningratewhichdeterminedbygradientdescentandclassicaloptimizationtechniqueisusedtoadjusttheweig
8、htchangesofRBFneuralnetworksinanadaptiveway.Withthedynamicoptimumlearningrate,theRBFneuralnetworkscanensurefastandstablelearningsimultaneously.Inordertoverifytheeffectivenes
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