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利用Elman网络建立了同业拆借利率的神经网络模型,根据msereg性能函数确定了神经网络的输入层个数,采用不同的算法训练网络,从中选出L-M算法是最为快速和准确的。经所提算法训练过的网络在处理复杂时间序列方面具有很好的学习能力和泛化能力。
Elman神经网络在银行间同业拆借利率分析中的应用
【摘 要】
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利用Elman网络建立了同业拆借利率的神经网络模型,根据msereg性能函数确定了神经网络的输入层个数,采用不同的算法训练网络,从中选出L-M算法是最为快速和准确的。经所提算法
【机 构】
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西安财经学院经济学院,西安交通大学经济与金融学院
【出 处】
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统计与信息论坛
【发表日期】
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2010年1期
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