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STATISTICS & INFORMATION TRIBUNE
2010年
1期
84-87
,共4页
Elman神经网络%msereg性能函数%同业拆借利率
Elman神經網絡%msereg性能函數%同業拆藉利率
Elman신경망락%msereg성능함수%동업탁차리솔
利用Elman网络建立了同业拆借利率的神经网络模型,根据msereg性能函数确定了神经网络的输入层个数,采用不同的算法训练网络,从中选出L-M算法是最为快速和准确的.经所提算法训练过的网络在处理复杂时间序列方面具有很好的学习能力和泛化能力.
利用Elman網絡建立瞭同業拆藉利率的神經網絡模型,根據msereg性能函數確定瞭神經網絡的輸入層箇數,採用不同的算法訓練網絡,從中選齣L-M算法是最為快速和準確的.經所提算法訓練過的網絡在處理複雜時間序列方麵具有很好的學習能力和汎化能力.
이용Elman망락건립료동업탁차리솔적신경망락모형,근거msereg성능함수학정료신경망락적수입층개수,채용불동적산법훈련망락,종중선출L-M산법시최위쾌속화준학적.경소제산법훈련과적망락재처리복잡시간서렬방면구유흔호적학습능력화범화능력.
