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利用BP神经网络的非线性函数逼近能力,对小数据,有噪声的时间序列计算最大李亚谱诺夫指数,从而判断该序列是否存在混沌现象,并将这一算法应用到深圳证券市场的深证综合的日收益率序列中,结果表明,深证综合的日收益序列不存在混沌现象。
用前馈神经网络检验小数据量时间序列的混沌
【摘 要】
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利用BP神经网络的非线性函数逼近能力,对小数据,有噪声的时间序列计算最大李亚谱诺夫指数,从而判断该序列是否存在混沌现象,并将这一算法应用到深圳证券市场的深证综合的日收益率序列中,结果表明,深证综合的日收益序列不存在混沌现象。
【机 构】
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西北工业大学经济研究中心,西北工业大学计算机学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2005年06期
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