SABP汇率预测

资 源 简 介

SABP汇率预测

详 情 说 明

SABP是一种结合模拟退火算法和BP神经网络的混合预测模型，专门用于处理汇率这类复杂金融时间序列数据。该模型的核心思路是利用模拟退火算法的全局搜索能力来优化BP神经网络的初始权重和阈值，从而克服传统BP神经网络容易陷入局部最优解的缺陷。

模型首先构建标准的BP神经网络结构，包含输入层、隐含层和输出层。输入层通常接收历史汇率数据、技术指标等特征，输出层则生成未来某个时间点的汇率预测值。在传统BP算法中，网络参数的初始化往往是随机的，这可能导致训练过程收敛到不理想的局部最优解。

模拟退火算法的引入为此提供了改进方案。该算法模拟金属退火过程中的温度下降机制，在高温阶段接受较差的解以避免陷入局部最优，随着温度降低逐渐收敛到全局最优区域。在SABP模型中，模拟退火被用来系统地搜索BP神经网络的最佳初始参数配置，包括各层之间的连接权重和神经元的偏置值。

该混合方法特别适合汇率预测这种具有高度非线性和噪声干扰的问题。通过模拟退火的全局优化特性，模型能够找到更具代表性的网络参数初始值，使后续的BP训练过程更有可能收敛到高质量的解决方案。实验结果表明，与传统BP神经网络相比，SABP模型在预测精度和稳定性方面通常表现更优。