TY -的A2 -张,力平盟,龚渊源AU - Ai,弘治AU -高,智盟——王,Mancang PY - 2022 DA - 2022/08/17 TI -优化当地的金融时间序列预测算法的基于模糊神经网络的SP - 3575130六世- 2022 AB -一个困难的研究领域是金融时间序列预测。介绍了时间序列和模糊神经网络的发展本文也进行深入研究当地的金融时间序列预测。下一步是提出和建立一个本地基于金融时间序列的模糊神经网络预测模型。矩阵的伪逆更新使用岭回归在这项研究为了更新网络参数。本文提供了相应的增量算法来更新网络参数随着训练输入数据或模糊规则的增加,避免参数再培训的必要性。本文采用MATLAB仿真和比较分析,以验证这种方法的可行性和可靠性。根据模拟结果预测精度96.31%,9.84%的预测精度比传统的神经网络算法。在金融时间序列预测方面,本文中提出的模型性能更好。金融时间序列预测模型的性能进一步提高,弥补之前研究的不足。此外,它有助于相关研究领域的金融时间序列预测。 SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2022/3575130 DO - 10.1155/2022/3575130 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -