【摘 要】
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运用小波分析的方法去除汇率曲线中的噪声,以此消除对预测精度不利的干扰部分。在把消噪后的序列投入BP神经网络和GA-BP神经网络中进行预测,对比发现,消除了噪声后的汇率序列
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运用小波分析的方法去除汇率曲线中的噪声,以此消除对预测精度不利的干扰部分。在把消噪后的序列投入BP神经网络和GA-BP神经网络中进行预测,对比发现,消除了噪声后的汇率序列在GA-BP中,其预测精度远高于单纯的BP神经网络。进一步在汇率方面证实了GA-BP神经网络的预测精度优于BP神经网络。
The method of wavelet analysis is used to remove the noise in the exchange rate curve, so as to eliminate the unfavorable interference to the prediction accuracy. After the de-noising sequence is put into BP neural network and GA-BP neural network to predict, the comparison results show that the prediction accuracy of GA-BP is much higher than that of pure BP neural network. Further confirmed in the exchange rate GA-BP neural network prediction accuracy than BP neural network.
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