偏最小二乘回归的贝叶斯正则化神经网络集成模型在证券分析预测中的应用

资 源 简 介

偏最小二乘回归的贝叶斯正则化神经网络集成模型在证券分析预测中的应用

详 情 说 明

在金融数据分析领域，证券价格预测一直是一个具有挑战性的问题。传统的时间序列分析方法往往难以捕捉市场中的非线性关系，而单一的机器学习模型又容易陷入过拟合或欠拟合的困境。

偏最小二乘回归（PLSR）是一种能够处理高维数据且具有降维能力的回归方法。它通过提取自变量和因变量之间的潜在变量来建立模型，特别适合处理金融数据中常见的多重共线性问题。

贝叶斯正则化技术为神经网络提供了自动调整权重衰减的能力。通过在损失函数中引入先验分布，模型能够在训练过程中自适应地平衡拟合优度和复杂度，有效抑制过拟合现象。

将多个神经网络模型集成可以进一步提高预测的稳健性。集成方法通过组合不同模型的预测结果，能够降低单一模型的随机误差，提高整体泛化性能。

在证券分析预测中，该集成模型首先使用偏最小二乘回归进行特征提取，然后构建多个贝叶斯正则化的神经网络子模型，最后通过加权平均或投票机制集成各子模型的预测结果。这种组合方法既保留了PLSR处理高维数据的优势，又充分发挥了神经网络捕捉非线性模式的能力，同时通过贝叶斯框架和集成策略增强了模型的稳定性和预测精度。