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一种基于ICA-FNN的多模型高压网络保护设备异常状态风险预警方法
1
作者 闻宇 陈艳霞 +3 位作者 李菁 孙伯龙 李鑫明 姜健琳 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期78-83,101,共7页
继电保护自动设备是确保高压网络安全稳定运行的主要防线之一。但基于当前主网拓扑结构复杂、线路架构繁多、分布跨度较大的应用场景环境下,保护设备的潜在运行异常甚至故障难以完全避免;同时,保护设备种类、功能、分布的多样化也对设... 继电保护自动设备是确保高压网络安全稳定运行的主要防线之一。但基于当前主网拓扑结构复杂、线路架构繁多、分布跨度较大的应用场景环境下,保护设备的潜在运行异常甚至故障难以完全避免;同时,保护设备种类、功能、分布的多样化也对设备的缺陷管理与检修反措提出了挑战。故亟待研究兼顾时效性与全面性的设备异常状态风险自动预警技术。为此,针对继电保护自动设备,提出一种基于数据挖掘的异常状态风险实时检测模型。其中,首先采用独立成分分析方法,生成独立分量的线性组合以面向海量异构监测数据实施降噪,能够有效提升高维数据条件下的运算效率;其次,构建深度学习前馈神经网络,使用端到端的训练方法以实现时间序列的异常检测,能够有效缓解多类别时序条件下的运算复杂度。最后,以某地区主网保护系统设备异常数据作为仿真实例,实验结果验证了所设计模型的异常检测性能,能够助推设备安全风险的自动识别和及时应对。 展开更多
关键词 保护设备 深度学习 异常检测 ICA-fnn
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基于FNN与表现评价模型的生物教学研究
2
作者 黄胜威 《长春大学学报》 2024年第4期80-84,共5页
针对传统生物课堂教学存在学生学习情况评估不到位等问题,研究通过利用表现评价对课堂教学进行优化,再将模糊神经网络应用到表现评价中,将二者融合用于构建课堂教学模型中,利用学生考试成绩的真实值与预测值进行对比,判断模型的性能。... 针对传统生物课堂教学存在学生学习情况评估不到位等问题,研究通过利用表现评价对课堂教学进行优化,再将模糊神经网络应用到表现评价中,将二者融合用于构建课堂教学模型中,利用学生考试成绩的真实值与预测值进行对比,判断模型的性能。结果表明,模型方法的检测率、召回率的平均值分别为91.21%、90.53%,均高于对比方法。这说明研究构建的生物课堂教学模型具有很好的可行性和鲁棒性。 展开更多
关键词 模糊神经网络 表现评价 生物教学
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基于ISSA-FNN的采煤机健康状态评估
3
作者 李晓真 张海波 王光远 《煤矿机械》 2024年第3期168-171,共4页
为了准确地评价采煤机的健康状况,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化模糊神经网络(FNN)的评估模型。针对麻雀搜索算法(SSA)的不足,引入精英混沌反向学习策略生成初始麻雀种群,提高算法收敛性能,采用柯西高斯变异策略提升种群多样性保... 为了准确地评价采煤机的健康状况,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化模糊神经网络(FNN)的评估模型。针对麻雀搜索算法(SSA)的不足,引入精英混沌反向学习策略生成初始麻雀种群,提高算法收敛性能,采用柯西高斯变异策略提升种群多样性保持能力和局部空间逃逸能力。实验表明,所提方法提高了FNN的收敛精度和泛化能力,ISSA-FNN在采煤机健康评估中优于SSA-FNN与PSO-FNN模型。 展开更多
关键词 采煤机 健康状态评估 ISSA fnn
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基于GAPSO-FNN神经网络的锂离子电池传感器故障诊断 被引量：7
4
作者 王志福 罗崴 +3 位作者 闫愿 徐崧 郝文美 周聪林 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期602-608,共7页
新能源汽车的动力电池内部存在多种传感器用来进行电池系统的安全监测,而传感器故障会导致荷电状态等指标出现误差,严重时会触发电池热失控的风险。为了有效准确地进行电池传感器故障诊断,提出基于遗传算法优化粒子群算法(genetic algor... 新能源汽车的动力电池内部存在多种传感器用来进行电池系统的安全监测,而传感器故障会导致荷电状态等指标出现误差,严重时会触发电池热失控的风险。为了有效准确地进行电池传感器故障诊断,提出基于遗传算法优化粒子群算法(genetic algorithm optimized particle swarm optimization,GAPSO)和模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的锂离子电池传感器故障诊断方法对锂离子电池的传感器进行故障诊断,该方法使识别故障准确率迅速提升。本工作首先通过硬件平台和Matlab/Simulink环境相结合的方式获取电池传感器故障的数据,然后对故障数据进行预处理及特征提取,最后采用GAPSO-FNN算法对电池传感器进行故障诊断,并与传统神经网络和模糊神经网络方法的结果进行对比。仿真结果表明,基于GAPSO-FNN的锂离子电池传感器故障诊断方法相比于传统的神经网络方法测量准确率提升了25%,相比于模糊神经网络准确率提升了10%,故障诊断准确率能够达到95%,在减少故障诊断所需信息量的同时,有效地提升了故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 锂离子电池 传感器故障诊断 GAPSO-fnn 健康监测 热失控风险
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基于改进FNN-CCC的双伺服压力机同步控制策略研究
5
作者 宋燕利 程寅峰 +2 位作者 曹威圣 路珏 杨真国 《精密成形工程》 北大核心 2023年第9期175-182,共8页
目的改善双伺服压力机同步控制策略的动态响应性能和鲁棒性,提升双伺服压力机的单轴跟踪精度和双轴同步精度,实现成形过程的高精度位置控制。方法建立双伺服压力机驱动系统数学模型,分析系统同步误差来源,结合模糊神经网络单轴控制算法... 目的改善双伺服压力机同步控制策略的动态响应性能和鲁棒性,提升双伺服压力机的单轴跟踪精度和双轴同步精度,实现成形过程的高精度位置控制。方法建立双伺服压力机驱动系统数学模型,分析系统同步误差来源,结合模糊神经网络单轴控制算法,引入迭代学习律,设计一种改进模糊神经网络-交叉耦合(FNN-CCC)同步控制器。基于系统控制模型进行单轴阶跃响应特性与双轴正弦跟随特性仿真,搭建嵌入式双伺服压力机驱动系统试验平台,在偏载干扰条件下进行双轴同步控制试验,验证所提出理论的有效性。结果仿真结果表明,与模糊控制算法和BP神经网络控制算法相比,该控制器单轴控制算法的超调量分别减少了11.5%和25.5%,调节时间分别减少了48.8%和34.4%,具有更好的动态响应性能。与原控制器相比,改进后的交叉耦合同步控制器最大双轴同步误差降低了65.7%,同步控制精度有所提高。试验结果表明,与传统PID-交叉耦合控制器相比,改进的FNN-CCC控制器有更好的控制性能,在热冲压合模成形阶段,单轴跟踪误差分别减小了81.8%和75.0%,双轴同步误差减小了69.2%。结论所提出的同步控制策略在偏载干扰条件下具有较好的动态响应性能和鲁棒性,能够使同步误差快速收敛,提高了双伺服压力机驱动系统的单轴跟踪精度和双轴同步控制精度,实现了对双伺服压力机的高精度控制。 展开更多
关键词 双伺服压力机 模糊神经网络 交叉耦合控制 同步控制 迭代学习
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基于FNN算法的机械设备远程故障检测系统研究
6
作者 徐嘉诚 《中国高新科技》 2023年第1期95-98,共4页
模糊神经网络越来越受到学者的关注,许多专家预测模糊的神经网络技术很可能成为21世纪智能管理领域的核心技术。为解决硬件故障诊断过程中的非线性输入问题,设计了一种基于FNN算法的硬件诊断系统。文章结合实际需求,构建了数据采集系统... 模糊神经网络越来越受到学者的关注,许多专家预测模糊的神经网络技术很可能成为21世纪智能管理领域的核心技术。为解决硬件故障诊断过程中的非线性输入问题,设计了一种基于FNN算法的硬件诊断系统。文章结合实际需求,构建了数据采集系统、电信数据系统和远程控制成像系统的相关硬件系统,并使用MATLAB作为编程软件开发了相应的测试模块,以了解机械设备的远程分析。系统开发完成后,对数据进行仿真、实验室测试和现场试验,可以连续正确地传输数据,并可以实时检测设备的运行状态,从而确定系统的可行性。 展开更多
关键词 fnn 机械设备 远程故障检测
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前馈神经网络在预测连续泄漏系数中的应用 被引量：1
7
作者 何娟霞 黄丽文 +1 位作者 蒋文豪 段青山 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2179-2189,共11页
受泄漏孔几何参数、液位、液体物理特性及流动状态等因素影响,储罐连续泄漏系数难以直接采用流体力学建模求解。通过常压立式储罐连续泄漏试验获取数据样本,利用前馈神经网络(Feedforward Neural Network, FNN)算法构建连续泄漏系数(Cs... 受泄漏孔几何参数、液位、液体物理特性及流动状态等因素影响,储罐连续泄漏系数难以直接采用流体力学建模求解。通过常压立式储罐连续泄漏试验获取数据样本,利用前馈神经网络(Feedforward Neural Network, FNN)算法构建连续泄漏系数(Cs)与输入变量间的非线性关系,建立基于前馈神经网络算法的Cs预测模型。模型性能评估结果表明,模型的平均绝对误差(EMA)、解释方差分(SEV)及决定系数(R2)分别为0.015 4、0.949 2及0.948 2,表明模型预测性能良好。与相应连续泄漏试验值比较,预测Cs的总平均绝对偏差范围为5.28%~7.34%,质量流率平均偏差为4.60%~6.51%,连续泄漏量的平均偏差为0.84%~2.03%,模型预测结果优于采用泄漏经验常数的计算结果,证明该模型可有效预测连续泄漏期间Cs值及变化趋势。 展开更多
关键词 安全工程 储罐连续泄漏 泄漏系数 深度学习 前馈神经网络(fnn) 预测模型
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基于模糊神经网络(FNN)的赤潮预警预测研究 被引量：17
8
作者 王洪礼 葛根 李悦雷 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期36-41,共6页
为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好... 为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能。 展开更多
关键词 赤潮预测 模糊神经网络(fnn) BP算法
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基于HMM-FNN模型的复杂动态手势识别 被引量：40
9
作者 王西颖 戴国忠 +1 位作者 张习文 张凤军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期2302-2312,共11页
复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:... 复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:运动特征的可分解性与定义描述的模糊性.针对这两种特性,复杂手势被分解为手形变化、2D平面运动与Z轴方向运动3个子部分,分别利用HMM进行建模,HMM模型对观察子序列的似然概率被作为FNN的模糊隶属度,通过模糊规则推理,最终得到手势的分类类别.HMM-FNN方法将高维手势特征分解为低维子特征序列,降低了模型的复杂度.此外,它还可以充分利用人的经验辅助模型结构的创建与优化.实验表明,该方法是一种有效的复杂动态手势识别方法,并且优于传统的HMM模型方法. 展开更多
关键词 手势识别 HMM—fnn模型 复杂动态手势 人机交互
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基于FNN的软件项目绩效评价模型研究 被引量：3
10
作者 于本海 张金隆 +1 位作者 吴恒亮 郑丽伟 《管理学报》 CSSCI 2011年第10期1517-1523,共7页
从分析软件项目绩效评价指标体系不完善、评价方法不规范和模型考虑因素过于单一入手,应用统计分析理论建立软件组织状态、软件项目自身特征的指标体系;以文献研究的方式,界定软件项目绩效的内涵;提出了一种新的网络拓扑结构设计方法,... 从分析软件项目绩效评价指标体系不完善、评价方法不规范和模型考虑因素过于单一入手,应用统计分析理论建立软件组织状态、软件项目自身特征的指标体系;以文献研究的方式,界定软件项目绩效的内涵;提出了一种新的网络拓扑结构设计方法,建立了基于模糊神经网络的软件项目绩效评价模型;引入改进粒子群学习算法,准确高效地解决了评价模型连接权系数的确定问题。实证研究表明,该模型能够有效地评价软件项目绩效和识别项目风险因素,对软件组织制定风险规避策略、改善项目绩效水平、提供了决策支持信息。 展开更多
关键词 软件项目绩效 软件项目评价 模糊神经网络(fnn) 项目风险管理
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基于模糊FNN-ELECTRE法的国有商业银行竞争力评价 被引量：7
11
作者 曲国华 张星虎 +3 位作者 李选才 王光 曲卫华 王军梅 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第4期167-174,共8页
随着金融业全方位开放,国有商业银行已成为国家经济命脉的核心,其竞争力强弱关系着国家经济的繁荣与衰退。本文基于模糊FNN-ELECTRE方法建立国有商业银行竞争力评价模型,以因素神经网络理论(FNN)与ELECTRE融合方法为基础,以现有商业银... 随着金融业全方位开放,国有商业银行已成为国家经济命脉的核心,其竞争力强弱关系着国家经济的繁荣与衰退。本文基于模糊FNN-ELECTRE方法建立国有商业银行竞争力评价模型,以因素神经网络理论(FNN)与ELECTRE融合方法为基础,以现有商业银行竞争力评价指标为着眼,把国有商业银行竞争力的评价体系从现实竞争力和潜在竞争力两个因素抽取为一级指标,以规模、质量、业务结构、效率、成长性五个因素设为二级指标。从实证的角度对银行A、银行B、银行C、银行D、银行E五大国有银行进行分析验证,对其属性值进行和谐性与非和谐性检验得出,银行B竞争能力最强,银行E竞争能力最弱,五大国有银行均有改进空间。 展开更多
关键词 竞争力 指标体系 因素神经网络fnn 模糊ELECTRE-I 实证分析 国有银行
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基于FNN的船舶电站柴油机转速前馈补偿控制研究 被引量：5
12
作者 孙彬 曾凡明 +2 位作者 李燕飞 李天水 秦久峰 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2011年第3期567-570,共4页
为了提高船舶电站柴油机动态和稳态性能,分析了电站柴油机控制方法的特点,采用了模糊神经网络(FNN)来实现负载扰动前馈补偿,建立了基于FNN的前馈补偿控制方法.在MAT-LAB7.0及Simulink4.1环境下,对电站柴油机的转速控制进行了仿真研究.... 为了提高船舶电站柴油机动态和稳态性能,分析了电站柴油机控制方法的特点,采用了模糊神经网络(FNN)来实现负载扰动前馈补偿,建立了基于FNN的前馈补偿控制方法.在MAT-LAB7.0及Simulink4.1环境下,对电站柴油机的转速控制进行了仿真研究.结果表明,该方法提高了电站柴油机的动态和稳态性能. 展开更多
关键词 船舶电站 柴油机 前馈控制 模糊神经网络
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基于FNN的环境库兹尼茨曲线预测分析 被引量：4
13
作者 楚海林 李军 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期725-729,共5页
运用模糊神经网络(FNN)理论,通过建立环境和经济发展协调度预测模型,对库兹尼茨曲线进行了定量研究,从而为区域经济决策提供依据.以成都市为例,对其环境与经济发展的协调度进行了预测.根据预测结果对成都市经济发展与环境的关系进行的... 运用模糊神经网络(FNN)理论,通过建立环境和经济发展协调度预测模型,对库兹尼茨曲线进行了定量研究,从而为区域经济决策提供依据.以成都市为例,对其环境与经济发展的协调度进行了预测.根据预测结果对成都市经济发展与环境的关系进行的分析表明,其环境库兹尼茨曲线的峰值特征不明显,表明它的环境质量和经济发展的关系趋于协调. 展开更多
关键词 环境经济学 协调度 模糊神经网络(fnn) 环境库兹尼茨曲线
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基于改进FNN的危险化学品运输事故智能预测 被引量：2
14
作者 匡蕾 王斌 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期97-102,共6页
为提高危险化学品运输事故预测水平,提出一种改进的模糊神经网络(FNN)模型。实现对危险化学品运输事故起数的智能预测。首先分析危险化学品运输的危险源因素集,确定危险源因素集包含实值型和经验型2类数据。然后设计一种数据融合模型,... 为提高危险化学品运输事故预测水平,提出一种改进的模糊神经网络(FNN)模型。实现对危险化学品运输事故起数的智能预测。首先分析危险化学品运输的危险源因素集,确定危险源因素集包含实值型和经验型2类数据。然后设计一种数据融合模型,该模型通过模糊综合评价来精简FNN结构,在此基础上给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法。最后给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法,并以我国2005—2010年期间每个月发生的危险化学品运输事故起数为数据基础进行计算。结果表明,改进模型的预测精度和各种误差均明显好于普通预测模型,预测结果能够反映危险化学品运输事故的实际情况。 展开更多
关键词 危险化学品 运输事故 智能预测 数据融合 模糊神经网络(fnn)
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EFNN——一种增强型模糊神经网络 被引量：3
15
作者 陈保国 朱奕 +1 位作者 张华 张家余 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期89-92,共4页
提出了一种较为广义的增强型模糊神经网络 ,以达到更高的非线性系统逼近能力 .该网络模糊规则的结论以函数形式给出 ,从而决定了网络的结构由两个子网络组成 ,即特征网络和功能网络 .网络采用梯度算法来修正网络的参数 .仿真表明 :该网... 提出了一种较为广义的增强型模糊神经网络 ,以达到更高的非线性系统逼近能力 .该网络模糊规则的结论以函数形式给出 ,从而决定了网络的结构由两个子网络组成 ,即特征网络和功能网络 .网络采用梯度算法来修正网络的参数 .仿真表明 :该网络具有较强的非线性逼近能力和较快的学习速度 . 展开更多
关键词 特征网络 功能网络 增强型模型神经网络 梯度算法
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基于粗糙集高速公路混沌T-S FNN控制仿真 被引量：4
16
作者 庞明宝 贺国光 +1 位作者 赵新萍 东方 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期370-376,共7页
研究基于粗糙集理论的高速公路混沌系统模糊神经网络入口匝道控制方法。针对高速公路车流量不确定性特点,提出了通过数据挖掘技术建立交通流入口匝道智能混沌控制器知识库的思想;设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,... 研究基于粗糙集理论的高速公路混沌系统模糊神经网络入口匝道控制方法。针对高速公路车流量不确定性特点,提出了通过数据挖掘技术建立交通流入口匝道智能混沌控制器知识库的思想;设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器;采用粗糙集理论建立混沌控制器知识库,确定模糊神经网络控制器结构并提取模糊规则;采用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化。仿真结果表明:采用该方法设计的智能混沌控制器,可实现保持高速公路有序运动、避免交通堵塞、提高交通通行能力的目的,是提高高速公路管理控制水平的有效方法。 展开更多
关键词 高速公路 混沌控制 T-S模糊神经网络 粗糙集 模糊C-均值聚类 仿真
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基于ICA_FNN的软传感器建模过程原始特征选择 被引量：2
17
作者 李太福 苏盈盈 +2 位作者 易军 姚立忠 徐敏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期736-742,共7页
针对软传感器建模过程中辅助变量通常是多因素的混杂信号,在原始特征空间很难进行原始特征约简的问题,提出一种结合独立成分分析(ICA)和虚假最近邻点法(FNN)的原始特征选择法。利用独立成分分析法(ICA)将原始特征空间的混杂信号映射到... 针对软传感器建模过程中辅助变量通常是多因素的混杂信号,在原始特征空间很难进行原始特征约简的问题,提出一种结合独立成分分析(ICA)和虚假最近邻点法(FNN)的原始特征选择法。利用独立成分分析法(ICA)将原始特征空间的混杂信号映射到新的独立特征子空间;然后再利用FNN计算每个原始特征剔除前后在独立特征子空间里的相似性测度,进而判断它对主导变量的影响能力,由此选择出原始特征。仿真结果表明,该方法具有优秀的原始特征选择能力。因此,该研究为选择出软传感器模型的原始特征提供了新方法。 展开更多
关键词 软传感器 特征子空间 独立成分分析 虚假最近邻点法 特征选择
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基于QPSO-FNN的混沌时间序列预测 被引量：3
18
作者 潘玉民 邓永红 张全柱 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第8期91-94,98,共5页
提出一种太阳黑子月均数混沌时序的模糊神经网络预测方法。该方法根据时间序列的延迟因子和饱和嵌入维数重构相空间,利用Lyapunov指数法判别时序系统的混沌特性,采用混合pi-sigma模糊神经推理方法拟合混沌吸引子特性。其中混合pi-sig-m... 提出一种太阳黑子月均数混沌时序的模糊神经网络预测方法。该方法根据时间序列的延迟因子和饱和嵌入维数重构相空间,利用Lyapunov指数法判别时序系统的混沌特性,采用混合pi-sigma模糊神经推理方法拟合混沌吸引子特性。其中混合pi-sig-ma模糊神经网络以高斯基函数作为模糊子集的隶属度函数,在线动态调整隶属度函数和结论参数,并采用量子粒子群算法(QPSO)优化网络初始参数,提高预测准确度。该模型具有物理意义清晰、预测精度高以及预测结果确定等优点,仿真实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 混沌时间序列 太阳黑子 混合pi-sigma 模糊神经网络 QPSO-fnn 预测
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高斯激活函数特征值分解修剪技术的D-FNN算法研究 被引量：3
19
作者 何正风 张德丰 孙亚民 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期34-39,共6页
提出了一种D-FNN的新算法。其算法的最主要特点是:D-FNN选择高斯函数作为网络的激活函数和模糊系统的隶属函数,该算法不仅具有强大的全局映射泛化能力,而且在细化局部方面也有效;使用特征值分解修剪技术使得网络结构不会持续增长,可获... 提出了一种D-FNN的新算法。其算法的最主要特点是:D-FNN选择高斯函数作为网络的激活函数和模糊系统的隶属函数,该算法不仅具有强大的全局映射泛化能力,而且在细化局部方面也有效;使用特征值分解修剪技术使得网络结构不会持续增长,可获得更为紧凑的D-FNN结构,避免了过拟合现象。最后通过对Her-mite多项式逼近能力来验证所提方案的有效性。仿真结果表明使用特征值分解修剪技术和高斯激活函数的D-FNN具有良好的性能。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 模糊规则 修剪技术 特征值分解
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基于GD-FNN的金融股指预测模型 被引量：5
20
作者 孙彬 李铁克 张文学 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第9期3272-3275,3278,共5页
针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性,构建一种基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型对金融股指进行预测。以上证指数为例,在价格和成交量的基础上,将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入模型预... 针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性,构建一种基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型对金融股指进行预测。以上证指数为例,在价格和成交量的基础上,将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入模型预测指标体系。通过滑动时间窗对数据集进行处理,提高了模型预测准确性并降低了运算时间。与其他神经网络模型预测效果进行比较,结果表明提出的模型具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 广义动态模糊神经网络 金融股指预测 预测指标体系 动态模糊规则抽取 滑动时间窗 金融非线性系统辨识
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