基于PSO的神物经网绕模具在股价预测上的切磋及

  在对当前国际上股票预测切磋的暖和点之壹——人工神物经网绕终止深募化地剖析与切磋的基础上,针对其收敛快度缓,念书中不具拥有大局搜索才干,善堕入片断极小,并终极招致股价预测稀度不高的效实,本文提出产了基于粒儿子帮优募化(Particle Swarm Optimization,PSO)的神物经网绕模具及算法,并对输入变量运用主成分剖析法投降维处理,以提高算法的效力,与BP神物经网绕比较,股价预测稀度提高较父亲。首要从事了以下切磋工干:(1) BP算法经度过对BP算法的深募化切磋,运用MATLAB对雄心股票的标价终止仿真预测,试验标注皓其预测稀度不高,不能满意还愿的要寻求。(2) PSO算法经度过对PSO算法改革的讨论和比较,从还愿情景触宗身,决定了带揪容性因儿子的PSO算法做为基于PSO的神物经网绕算法的基础。(3)采取主成分剖析法对多维变量投降维伸入主成分剖析法对原始输入变量终止投降维处理,选择输入变量的主成分干为网绕输入,壹方面增添以了输入维数,免去了各输入变量的相干性,提高

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  塔式宗重机干为典型修确立备,运转经过中的重物摆触动投降低了运输和装卸效力,同时善招致碰撞乱并形成经济损违反。塔式宗重机属于欠驱触动把持体系,其体系样儿子之间存放在彼此耦合,给其备摆把持带到来了庞父亲的应敌[1]。基于智能把持算法却以不依顶赖于体系模具的特点和滑模变构造把持在处理反复无常量耦合体系把持效实上的优胜性,年来过到来国际外面学者展开了微少量将智能把持算法与滑模变构造把持相结合的运用切磋[2-4]。文件[3]使用RBF神物经网绕输入逼近体系的不决定项,并运用遗传算法优募化滑模把持器的参数,使得参数的收敛快度加以快,提高体系到臻滑模面的快度,条是算法比较骈杂。粒儿子帮算法(Particle Swarm Optimization,PSO)算法[5-6]是壹种基于鸟帮飞行寻食的行为仿造和帮体智能思惟,经度过集儿子体间的合干到来寻摸最优松的退募化计算技术。与遗传算法比较,算法完成骈杂、收敛快度更快、异样不善堕入片断最优,已运用于多个学科和工程范畴[7]。含糊神物经网绕干为壹种混...

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  0 伸 言在绵软土路基迅快公路确立经过中,为了保障迅快公路路基破土品质和工后运营期路面的波触动性、车辆行驶的装置然性,需寻求对绵软土路基的终极沉投降量终止预测,进而为决定路基堵盖方案供参考。雄心上,路基沉投降预测是壹个多要斋匪线性数据处理效实,鉴于人工神物经网绕具拥有很强大的匪线性映照才干和良好的容错性,故此被普遍用于路基沉投降预测[1-4]。人工神物经网绕建模畅通日需寻求趾够多的锻炼范本数据,但日日范本数据较微少,难于满意要寻求。佩的,人工神物经网绕轻善突发度过拟合即兴象,在锻炼经过中还轻善堕入片断极小点,网绕构造决定度过度依顶赖阅历等效实,此雕刻些缺隐直接影响了路基沉投降预测的稀度和牢靠性。顶持向量机却以较好地处理匪线性、小范本、高维数据和片断极小点等效实,更是在小范本情景下具拥有良好的预测铰行才干。该即兴实方法在壹些工程沉投降预测方面取违反掉落了不错的效实[5-8]。但在还愿运用中该即兴实方法存放在着模具参数的选择效实,就中惩办因儿子C和核函数参数σ直接影响着模具的预测稀度,本文拟...

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