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用前馈神经网络检验小数据量时间序列的混沌

作者:韩文蕾; 王万诚时间序列网络检验数据量前馈函数逼近能力bp神经网络混沌现象证券市场非线性收益率算法

摘要: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.

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计算机应用与软件

《计算机应用与软件》(CN:31-1260/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机应用与软件》主要面向从事计算机应用和软件技术开发的科研人员、工程技术人员、各大专院校师生等。致力于创办以创新、准确、实用为特色,突出综述性、科学性、实用性,及时报道国内外计算机技术在科研、教学、应用方面的研究成果和发展动态的综合性技术期刊,为国内计算机同行提供学术交流的平台。

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