【摘 要】
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针对传统神经网络算法在投资银行风险预测的应用中表现出预测准确性不高的问题,提出了一种基于动态参数优化神经网络的投资银行风险预测模型.首先根据动态合并与删减规则,对
【机 构】
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北京印刷学院经济管理学院,清华大学经济管理学院
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针对传统神经网络算法在投资银行风险预测的应用中表现出预测准确性不高的问题,提出了一种基于动态参数优化神经网络的投资银行风险预测模型.首先根据动态合并与删减规则,对参数进行自适应动态调整,得到最为合适的神经网络模型,然后为了加速收敛和防止振荡,引入一个动量因子,最后修改误差函数,在保证网络训练误差尽可能小的情况下使网络具有较小的权值.仿真试验结果表明,本文提出的基于动态参数优化神经网络的投资银行风险预测模型相比较标准神经网络算法,具有更高的预测准确性.
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