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- 应用混合神经网络和遗传算法的期权价格预测模型北大核心CHSSCDCSCDCSSCICSTPCD摘要:隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率.提出了一种加权的隐含波动率作为混合神经网络的输入变量,建立了混合神经网络和遗传算法相结合的期权价格预测模型,通过遗传算法来优化神经网络的结构和获得隐含波动率的权重.在对香港金融衍生品市场的实证中表明,本文模型在预测结果上要优于传统的Black-Scholes模型.
- 动态驱动神经网络辨识永磁直线同步电动机模型北大核心CSCDCSTPCD
- 光计算
- 基于混合神经网络的多维视觉传感信号模式分类北大核心CSTPCD
- 融合多种网络的半监督分层睡眠分期算法
- 神经网络计算及其在薄板弯曲分析中的应用北大核心CSCD
- 基于Heston模型和遗传算法优化的混合神经网络期权定价研究北大核心CHSSCDCSCDCSSCICSTPCD摘要:本文以 Heston 模型取代传统混合神经网络期权定价模型中的 Black-Scholes(BS)模型,通过 Back Propagation (BP)神经网络来拟合实际市场期权价格和Heston模型的期权价格的差值,并运用遗传算法来优化整个神经网络,建立了基于Heston模型和遗传算法的混合神经网络期权定价模型.应用这一模型,通过对香港恒生指数期权和上证50ETF期权的实证研究,结果表明:该模型相对于基于BS模型的混合神经网络模型和…查看全部>>
- 基于混合神经网络的一般动态系统MT方法建模北大核心CSCDCSTPCD
- 模糊推理技术和神经网络在智能交通系统中的应用
- 基于混合神经网络编队协同空战决策支持系统摘要:针对缺少先验知识的前提下,提出一种混合神经网络编队协同空战决策支持系统,同时采用一种无教师一有教师的混合训练算法来训练混合神经网络.仿真结果表明该系统的有效性.