Under de senaste åren har prognoser för finansmarknadens dynamik stått i fokus för den ekonomiska forskningen. För att förutsäga prisindexen på aktiemarknaderna utvecklade vi en arkitektur som kombinerade Elman återkommande neurala nätverk med stokastisk tid effektiv funktion. Genom att analysera den föreslagna modellen med linjär regression, komplexitet invariant avstånd (CID), och flerskaliga CID (MCID) analysmetoder och ta modellen jämfört med olika modeller såsom backpropagation neurala nätverket (BPN), den stokastiska tiden effektiva neurala nätverket (STNN), och Elman återkommande neurala nätverket (ERNN), de empiriska resultaten visar att de föreslagna neurala nätverket visar bästa prestanda bland dessa neurala nätverk i finansiella tidsserier prognoser. Vidare utförs empirisk forskning för att testa de prediktiva effekterna av SSE, TWSE, KOSPI och Nikkei225 med den etablerade modellen, och motsvarande statistiska jämförelser av ovanstående marknadsindex visas också. De experimentella resultaten visar att detta tillvägagångssätt ger goda resultat när det gäller att förutsäga värdena från aktiemarknadsindexen.
Studien i REF använde Elman recidiverande neurala nätverk (ERNN) med stokastisk tid effektiva funktioner för att förutsäga prisindex på aktiemarknaderna.
Financial Time Series Prediction Using Elman Recurrent Random Neural Networks
{'venue': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'journal': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}