基于改进BP神经网络的价格预测模型研究 |
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作者姓名: | 孙红敏 吴静婷 李晓明 |
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作者单位: | 东北农业大学电气与信息学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(70771033);黑龙江省研究生创新科研基金项目(YJSCX2012-007HLJ) |
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摘 要: | 人工神经网络是一种人工智能算法,具有强大功能,可任意逼近非线性连续函数。面对畜产品价格变化的复杂因素,文章运用MATLAB实现各种BP神经网络的设计和训练,利用改进的神经网络算法即在权值中引入动量项,输入层至隐含层的传递函数采用S型曲线,隐含层至输出层的传递函数采用线性函数,对东北地区畜产品价格进行预测。结果显示模拟数据与实测数据拟合性很好、预测精度较高、泛化能力较好,可为畜产品价格预测提供一种全新思路和方法。
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关 键 词: | 人工神经网络 畜产品价格 预测 |
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