基于深度置信网络的时间序列预测

论文摘要

针对传统计算机神经网络存在梯度弥散、局部最小值、非线性时间序列长期预测性能不佳和高维序列数据复杂度高等问题,提出时序深度置信网络模型（timing deep belief network model,T-DBN）.该模型预训练阶段采用改进的贪婪预训练算法,在预训练过程中使用梯度修正并行回火（gradient fixing parallel tempering,GFPT）算法,采用重构误差确定网络深度,在反向调整阶段采用拟牛顿法（BFGS算法）,以获得更加准确的预测精度.结合相空间重构理论和BP （back propagation）神经网络,对中国江西省2016—2020年农业机械总动力进行了预测.针对高非线性的股票数据,提取同花顺软件1990-12-20—2018-03-30时间段内的上证指数特征信息,分别采用T-DBN、DBN和长短期记忆（long short-term memory,LSTM）模型进行股票预测,预测准确率分别为79. 3%、77. 9%和74. 6%,T-DBN模型的预测准确率高于DBN和LSTM模型.

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨珺,佘佳丽,刘艳珍

关键词: 计算机神经网络,时间序列预测,深度神经网络,深度置信网络,农机总动力,预测模型,股票预测

来源: 深圳大学学报(理工版) 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 江西农业大学软件学院,南昌工学院电气与信息工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(61502213),江西省教育厅科技基金资助项目(GJJ13266,GJJ180374)~~

分类号: TP183;O211.61

页码: 718-724

总页数: 7

文件大小: 265K

下载量: 390

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标签：计算机神经网络论文;  时间序列预测论文;  深度神经网络论文;  深度置信网络论文;  农机总动力论文;  预测模型论文;  股票预测论文;