【摘 要】
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为提高多维人民币汇率预测的精度和降低网络的训练负担,建立了一种融合独立成分分析(ICA)与BP网络理论的多维时间序列预测模型.首先提取训练集的独立成分,在识别最优滞后期组
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为提高多维人民币汇率预测的精度和降低网络的训练负担,建立了一种融合独立成分分析(ICA)与BP网络理论的多维时间序列预测模型.首先提取训练集的独立成分,在识别最优滞后期组合的基础上,分别对各独立成分训练得到稳定的BP神经预测网络,然后结合转换矩阵,对测试集进行预测测试.以2008年以来的多维人民币汇率数据为计算实例,研究结果表明IC-BP网络具有较好的预测精度;基于降维技术的IC-BP网络可降低模型整体的训练负担且具有良好的预测精度.该方法能够实现了ICA技术与BP神经网络预测模型的优势融合,在多维人民币汇率预测方面表现出较强的能力.
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