《BP和RBF网络模型在黄金价格预测中的应用 》

摘要：本文主要是通过BP神经网络和RBF神经网络对黄金价格进行预测，并比较两种模型预测效果。首先用功率谱法和李雅普诺夫指数对2015年黄金交易价格的数据进行分析，得出黄金价格序列是非线性的结论。然后将黄金价格时间序列进行空间重构，计算最小嵌入维数，并把最小嵌入维数作为神经元节点的个数。最后用BP和RBF神经网络对黄金交易价格的数据进行模拟和预测。通过比较两种模型对黄金价格的预测结果，发现两种模型都可以用来对黄金价格进行预测，并且RBF神经网络模型在黄金价格预测方面比BP神经网络模型更有效。想要下载论文的读者朋友，请先付费获得积分。