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基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型

[摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯 工业 指数、美国消费者指数,国际黄金储备等因素之间的内在关系,本文对1972年~2006年间的各项数据首先进行归一化处理,利用ATLAB神经 网络 工具箱进行模拟训练,建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。
  [关键词] ATLAB BP神经网络 预测模型 数据归一化
  
  一、引言
  自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年,黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的 影响 因素,通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。
  二、影响因素
  刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年~2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点,根据1972年~2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。
  三、模型构建
  1.模型选择:BP网络具有 理论 上能逼近任意非线性函数的能力,将输入模式映射到输出模式,只需用已知的模式训练网络,通过 学习 ,网络就有了这种映射能力。


  2.样本数据归一化:在训练前,对数据进行归一化处理,把输入向量和输出向量的取值范围都归一到[0,1]。
  3.BP网络设计:采用单隐层的BP网络进行预测,由于输入样本为5维的输入向量,因此输入层一共有5个神经元,中间层取20个神经元,输出层一个神经元(即黄金价格),网络为5*20*1的结构。中间层的传递函数为S型正切函数,输出层为S型对数函数。


  中间层的神经元个数很难确定,测试时分别对12,15,20个数进行测试,寻找误差最小的。
  4. 网络 训练:训练次数ephs5000,训练目标gal 0.001
  对30个样本数据进行训练,经过1818次的训练,目标误差达到要求,如图2所示:


  5.网络测试:


  神经元个数为20个时误差最小,此时网络的仿真结果如图3所示,预测精度80%以上,效果满意。


  四、结论
  在对1976年~2006年的 影响 国际黄金价格的五种因素的数据进行归一化处理后,用ATLAB建立的BP神经网络预测模型进行预测,达到了很好的效果。
  国际黄金的长期价格受到许多因素的影响,本文只是对道琼斯 工业 指数等影响因素诸如 分析 ,来预测长期的国际金价。还有其他因素,如国际油价,局部 政治 因素等,如果考虑进去,预测精度会进一步提高。
  
   参考 文献 :
  [1]徐优丽:基于神经网络的物流需求预测.浙江树人大学学报, 2008(01):56~58
  [2]刘曙光胡再勇:黄金价格的长期决定因素稳定性分析.世界 经济 研究 ,2008(02):35~41

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基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型

[摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯 工业 指数、美国消费者指数,国际黄金储备等因素之间的内在关系,本文对1972年~2006年间的各项数据首先进行归一化处理,利用ATLAB神经 网络 工具箱进行模拟训练,建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键
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