کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7210854 | 1469239 | 2017 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Artificial chemical reaction optimization of neural networks for efficient prediction of stock market indices
ترجمه فارسی عنوان
بهینه سازی شیمیایی مصنوعی بهینه سازی شبکه های عصبی برای پیش بینی کارایی شاخص های بازار سهام
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های عصبی مصنوعی، پیش بینی مالی، پیش بینی سری زمانی، بهینه سازی واکنش شیمیایی، پراپرترون چند لایه
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی (عمومی)
چکیده انگلیسی
The underlying system models of time series prediction are complex and not known a priori, hence, accurate and unbiased estimation cannot be always achieved using well known linear techniques. The estimation process requires more advanced prediction algorithms, such as multilayer perceptrons (MLPs). This paper presents an artificial chemical reaction neural network (ACRNN), which uses artificial chemical reaction optimization (ACRO) to train the MLP models for forecasting the stock market indices. The underlying motivation for using ACRO is the ability to overcome the issues of convergence, parameter setting and overfitting and to accurately forecast financial time series data even when the underlying system processes are typically nonlinear. Historical data of seven different stock indices have been collected for 15Â years to test the performance of the ACRNN approach. After extensive experimentation, it is observed that the ACRNN technique demonstrates significant improvements in prediction accuracy over the MLP approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Ain Shams Engineering Journal - Volume 8, Issue 3, September 2017, Pages 371-390
Journal: Ain Shams Engineering Journal - Volume 8, Issue 3, September 2017, Pages 371-390
نویسندگان
S.C. Nayak, B.B. Misra, H.S. Behera,