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小波神经网络在黄金价格预测中的应用
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]楚雄师范学院数学系,云南楚雄675000, [2]云南大学软件学院,昆明650091
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60463002).
中文摘要:

通过对影响黄金价格变动的主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的黄金价格预测模型。给出了具体的网络学习算法,并结合算法对黄金价格进行预测。为验证模型有效性,进行了对比测试。分析结果表明,小波神经网络模型比传统的BP神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高的特点。

英文摘要:

According to the research on the main influencing factors of gold price, this paper proposes a prediction model of gold price based on wavelet neural network.Besides, detail learning algorithm is presented and used in the prediction of gold price.To validate effectiveness of the model,the test data are input separately wavelet neural network and BP neural network.By comparative test,higher precision and speed are achieved by using the model based on wavelet neural network.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887