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Elman神经网络的应用研究

Elman神经网络的应用研究

作者：韩旭明天津大学

学位级别：硕士

本文介绍了人工神经网络的一些基础知识,而且详细地介绍了两种具有动态反馈机制的人工神经网络模型, Elman网络和输出-输入反馈Elman网络,即OIF Elman (Output-Input Feedback Elman)网络,以及它们的数学模型和学习算法。考虑到股民投... 详细信息

本文介绍了人工神经网络的一些基础知识,而且详细地介绍了两种具有动态反馈机制的人工神经网络模型, Elman网络和输出-输入反馈Elman网络,即OIF Elman (Output-Input Feedback Elman)网络,以及它们的数学模型和学习算法。考虑到股民投资的主要目的是盈利。为了提高网络的预测精度,得到更加精确的预测结果,从而获得更多的利润,本文在Elman人工神经网络的基础上,将时间收益因素引入到Elman网络的目标函数中,提出了一种改进的Elman神经网络模型—TPFENN(Time Profit Factor Elman Neural Network),并将其用于股票综合指数的预测以及股票利润率的计算和比较。为了更好地度量网络模型的预测性能,本文采用绝对平均误差(Absolute Average Error, AAE)和最小二乘误差(Least Square Error, LSE)表示网络的预测精度。实验结果表明:改进的Elman神经网络模型用于股市投资是可行的、有效的,该模型不仅可以明显提高网络的预测精度,达到快速收敛,而且还能够明显改善收益,提高股票投资的利润率,从而实现较大幅度地获得收益的目的。另外,为了控制大气污染,关心大气质量,及时、准确地预测未来大气变化、预防严重污染事件的发生,本文在输出-输入反馈Elman网络,即OIF Elman (Output-Input Feedback Elman)网络的基础上,将惩罚收益因素引入到OIF Elman神经网络模型中,提出了一种基于OIF Elman神经网络的改进模型—DPFOIFENN ( Direction Profit Factor OIF Elman Neural Network),并将其用于预测和评价长春市的大气质量。实验结果表明:引入惩罚收益因素OIF Elman模型具有极佳的逼近性能,取得了较高的拟合精度,所得到的预测数据和评价结果与实际结果基本吻合。上述结果表明:本文所提出的TPFENN和DPFOIFENN两种模型可为金融投资和大气环境预测及评价提供新的技术和方法,具有较好的应用潜能和一定的应用前景。

关键词： Elman神经网络 OIF Elman神经网络惩罚收益因素时间收益因素综合指数预测利润率大气质量预测和评价

引入惩罚收益因素OIF Elman神经网络及其应用

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计算机应用研究 2007年第6期24卷 233-235页

作者：李明韩旭明长春税务学院计算机科学与技术系吉林长春130117 长春工业大学信息传播工程学院

通过在OIF Elman(Output-Input Feedback Elman)神经网络模型中引入惩罚收益因素,提出了一种基于OIF Elman神经网络的改进模型,并将其用于大气质量的预测和评价。实验模拟结果证明,引入惩罚收益因素OIF Elman模型能够明显提高网络的预... 详细信息

通过在OIF Elman(Output-Input Feedback Elman)神经网络模型中引入惩罚收益因素,提出了一种基于OIF Elman神经网络的改进模型,并将其用于大气质量的预测和评价。实验模拟结果证明,引入惩罚收益因素OIF Elman模型能够明显提高网络的预测精度,具有极佳的逼近性能,所得预测数据和评价结果与实际结果基本吻合。利用该模型对大气质量进行预测和评价是可行而有效的,具有较好的应用潜能;并为大气环境整治规划提供了一种新的技术和方法。

关键词：输入/输出反馈Elman神经网络惩罚收益因素预测评价

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免疫算法优化的大气质量评价模型及其应用

计算机研究与发展 2011年第7期48卷 1307-1313页

作者：韩旭明左万利王丽敏时小虎吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学长春130012 长春工业大学信息传播工程学院长春130012 吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117

针对传统免疫克隆选择算法搜索精度不高的不足,提出了一种改进的免疫克隆选择算法,即引入疫苗接种策略和局部高斯变异算子的免疫克隆选择算法.在疫苗提取、选取和接种过程中引入轮盘赌选择、二进制位基因位选取和接种策略,克服了传统免... 详细信息

针对传统免疫克隆选择算法搜索精度不高的不足,提出了一种改进的免疫克隆选择算法,即引入疫苗接种策略和局部高斯变异算子的免疫克隆选择算法.在疫苗提取、选取和接种过程中引入轮盘赌选择、二进制位基因位选取和接种策略,克服了传统免疫克隆选择算法没有抗体基因交叉的现象,提高了产生优良抗体的比率;通过引入局部高斯变异算子,利用高斯变异的小步长不断地自适应调整,提高了算法的局部搜索能力.此外,算法还采用了扩大搜索空间策略,避免算法陷入局部极值,提高了算法的全局搜索能力.在此基础上,提出了基于免疫克隆选择算法的大气质量评价模型,并将其应用于大气质量评价领域.实验结果表明,该算法有效地提高了求解问题的精度和执行效率,提出的评价模型具有较好的实用性和应用前景.

关键词：免疫克隆选择算法疫苗接种局部高斯变异算子参数优化评价模型

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多获胜节点SOM及其在股票分析中的应用

计算机研究与发展 2008年第9期45卷 1493-1500页

作者：王丽敏梁艳春韩旭明时小虎李明吉林大学计算机科学与技术学院国家教育部符号计算与知识工程重点实验室长春130012 长春税务学院计算机科学与技术系长春130117

为了增强自组织映射(self-organizing map,SOM)网络的动态竞争和聚类能力,提高解的精度,在无监督的SOM神经网络的基础上,通过拓广获胜节点的数量,改进网络中的邻域函数和连接权函数等方法,提出具有多获胜节点的SOM模型.为了避免多个输... 详细信息

为了增强自组织映射(self-organizing map,SOM)网络的动态竞争和聚类能力,提高解的精度,在无监督的SOM神经网络的基础上,通过拓广获胜节点的数量,改进网络中的邻域函数和连接权函数等方法,提出具有多获胜节点的SOM模型.为了避免多个输入样本映射到同一个输出节点,还提出了禁忌映射的方法.为了验证所提出的方法的有效性,以股票的聚类分析为实例,对该方法进行了检验.通过对每股收益、每股净资产、净资产收益率、每股经营性现金流量及净利润等5项反映上市公司综合盈利能力的财务指标进行了模拟实验,所得的数值结果表明,在标准SOM及所提出的几种多获胜节点SOM网络模型中,具有双获胜节点(SOM with 2 winners,SOM2W)的网络模型获得了最好的聚类效果.结合实验结果对网络模型的进一步分析也表明,SOM2W的聚类能力优于标准SOM及其他网络模型.该模型为股票的分析和选择提供了一种可行的途径,在金融领域具有潜在的应用价值.

关键词：多获胜节点SOM网络动态竞争聚类禁忌映射股票分析

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引入趋势因子的BP模型在股市预测中应用

统计与决策 2015年第19期31卷 87-89页

作者：孙海波王丽敏韩旭明吉林大学商学院吉林财经大学经济模拟研究所长春130017 吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130017 长春工业大学软件学院长春130012

为进一步提高BP神经网络的预测性能,文章将具有纠正预测方向特性的趋势因子引入到BP神经网络中,提出了引入趋势因子的BP神经网络,即DF-BPNN网络(BP Neural Network with Direction Factor),并将其应用于股市预测领域中。仿真实验结果表... 详细信息

为进一步提高BP神经网络的预测性能,文章将具有纠正预测方向特性的趋势因子引入到BP神经网络中,提出了引入趋势因子的BP神经网络,即DF-BPNN网络(BP Neural Network with Direction Factor),并将其应用于股市预测领域中。仿真实验结果表明,与基本BP神经网络相比,文章提出的DF-BPNN模型的预测精度得到进一步改善,预测性能优于BP神经网络。

关键词： BP神经网络趋势因子股市预测

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PSO算法优化的大气质量评价的普适公式

计算机应用研究 2007年第12期24卷 294-295,323页

作者：韩旭明李丹王丽敏长春工业大学信息传播工程学院长春130012 长春工业大学科研处长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院

采用具有全局搜索功能的粒子群优化算法对计算大气污染损害率的计算公式中的参数进行优化,得到了对于多种大气污染物均适用的具有普适性的大气污染损害分指数计算公式及大气质量综合污染损害指数评价模型。实验结果表明:该大气质量综合... 详细信息

采用具有全局搜索功能的粒子群优化算法对计算大气污染损害率的计算公式中的参数进行优化,得到了对于多种大气污染物均适用的具有普适性的大气污染损害分指数计算公式及大气质量综合污染损害指数评价模型。实验结果表明:该大气质量综合污染损害指数评价模型用于大气质量评价是可行的,不仅公式形式简单、计算简便,而且原理直观、评价结果准确,具有较好的应用潜能。

关键词： PSO算法普适公式污染损害指数参数优化评价模型

一种改进的Elman神经网络及其在股市中的应用

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计算机工程与应用 2006年第34期42卷 218-220页

作者：李明韩旭明王丽敏长春税务学院计算机科学与技术系长春130117 吉林大学计算机科学与技术学院

通过在具有动态反馈机制的Elman神经网络的基础上引入时间收益因素,提出了一种改进的Elman神经网络模型并将其用于对股票的综合指数进行预测,进而求其收益率。实验模拟结果表明:将改进的Elman模型用于股市投资是可行的,有效的,具有一定... 详细信息

通过在具有动态反馈机制的Elman神经网络的基础上引入时间收益因素,提出了一种改进的Elman神经网络模型并将其用于对股票的综合指数进行预测,进而求其收益率。实验模拟结果表明:将改进的Elman模型用于股市投资是可行的,有效的,具有一定的应用潜能,该模型不仅可以明显提高网络的预测精度,达到快速收敛,而且还能够明显提高股民投资的利润率,实现较大幅度地获得收益的目的。

关键词： Elman神经网络时间收益因素预测利润率

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基于奇异值分解的自适应近邻传播聚类算法

吉林大学学报（理学版） 2014年第4期52卷 753-757页

作者：王丽敏姬强韩旭明黄娜吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 长春工业大学软件学院长春130012 上海财经大学信息管理与工程学院上海200433

针对近邻传播算法无法有效处理高维数据而导致聚类效果不佳的问题,提出一种基于奇异值分解的自适应近邻传播(SVD-SAP)聚类算法.通过引入奇异值分解,对高维数据进行重构、降维,消除冗余信息,并在此基础上采用非线性函数策略,自适应地调... 详细信息

针对近邻传播算法无法有效处理高维数据而导致聚类效果不佳的问题,提出一种基于奇异值分解的自适应近邻传播(SVD-SAP)聚类算法.通过引入奇异值分解,对高维数据进行重构、降维,消除冗余信息,并在此基础上采用非线性函数策略,自适应地调整阻尼系数,提高算法的聚类性能.仿真实验结果表明,与已有算法相比,该改进算法聚类精度更高,收敛速度更快.

关键词：近邻传播聚类算法奇异值分解非线性函数策略阻尼系数

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基于稳定阈值的吸引子传播算法

吉林大学学报（理学版） 2014年第6期52卷 1249-1254页

作者：王丽敏王依章韩旭明黄娜吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 上海财经大学信息管理与工程学院上海200433

针对传统吸引子传播算法(AP)聚类性能受偏向参数影响较大的问题,提出一种改进的吸引子传播算法,即基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法(STAP).该算法通过稳定阈值,衡量获得真实类数时的收敛状态,然后捕捉该状态下的偏向参数;为加快算法的... 详细信息

针对传统吸引子传播算法(AP)聚类性能受偏向参数影响较大的问题,提出一种改进的吸引子传播算法,即基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法(STAP).该算法通过稳定阈值,衡量获得真实类数时的收敛状态,然后捕捉该状态下的偏向参数;为加快算法的收敛速度,采用S型函数作为收敛因子调节阻尼系数.仿真模拟实验结果表明,与传统吸引子传播聚类算法相比,基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法聚类精度更高,收敛速度更快.

关键词：吸引子传播算法稳定阈值收敛因子