Каскадні нейро-нечіткі мережі в задачах прогнозування на ринках цінних паперів

Yuriy P. Zaychenko, Galib Hamidov

Анотація


Розглянуто проблему прогнозування на ринках цінних паперів. Для її вирішення запропоновано застосування каскадних нео-фаззі нейронних мереж (CNFNN). Розглянуто архітектуру нео-фаззі нейрона та CNFNN. Описано алгоритми навчання нео-фаззі нейронної мережі в пакетному і он-лайновому режимі. Проведено експериментальні дослідження CNFNN в задачі прогнозування біржових індексів на ринку цінних паперів ФРН. У процесі експериментів варіювалась кількість каскадів, входів мережі, число значень лінгвістичних змінних, співвідношення обсягів навчальної та перевірної вибірок. У результаті експериментів знайдено оптимальні значення параметрів для розглянутої задачі. Проведено порівняльні експерименти з оцінювання ефективності прогнозування CNFNN та нечіткої нейронної мережі ANFIS.

Ключові слова


прогнозування; ринок цінних паперів; каскадна нео-фазі нейронна мережа; ННМ ANFIS

Повний текст:

PDF (Русский)

Посилання


L'juis K.D. Metody prognozirovanija ekonomicheskih pokazatelej: per. s angl. / K.D. L'juis. – M.: Finansy i statistika, 1986. – 133 s.

Zgurovskij M.Z. Osnovy vychislitel'nogo intellekta / M.Z. Zhurovskyj, Ju.P. Zajchenko. – K.: Nauk. dumka, 2013. – 406 s.

Bodyanskiy Ye. The cascade NFNN learning algorithm / Ye. Bodyanskiy, Ye. Viktorov, I. Pliss // Visn. Uzhhorod. nats. un-tu. Serija " Matematyka i informatyka". – 2008. – Vyp. 17. – S. 48–58.

Bodyanskiy Ye. Neo-fuzzy neural network structure optimization using GMDH for solving forecasting and classification problems / Ye. Bodyanskiy, Yu. Zaychenko, E. Pavlikovskaya etc // Proc. Int. Workshop on Inductive Modeling 2009. Krynica, Poland, 2009. – P. 77–89.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей: пер. с англ. / К.Д. Льюис. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 133 с.

2. Згуровский М.З. Основы вычислительного интеллекта / М.З. Згуровский, Ю.П. Зайченко. – К.: Наук. думка, 2013. – 406 с.

3. Bodyanskiy Ye. The cascade NFNN learning algorithm / Ye. Bodyanskiy, Ye. Viktorov, I. Pliss // Вісн. Ужгород. нац. ун-ту. Серія " Математика і інформатика". – 2008. – Вип. 17. – С. 48–58.

4. Bodyanskiy Ye. Neo-fuzzy neural network structure optimization using GMDH for solving forecasting and classification problems / Ye. Bodyanskiy, Yu. Zaychenko, E. Pavlikovskaya etc // Proc. Int. Workshop on Inductive Modeling 2009. Krynica, Poland, 2009. – P. 77–89.





DOI: https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2017.2.09

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.