医药价格
11页1、 利用神经网络预测中国医药价格走势利用神经网络预测中国医药价格走势组长:卢唐英组长:卢唐英成员:王丹成员:王丹 王雯翠王雯翠 陈朝静陈朝静指导老师:孙滢指导老师:孙滢2012/11/22利用神经网络预测中国医药走势利用神经网络预测中国医药走势 摘要摘要 一个国家医药与其医疗发展有极大的关系 ,人老年化需求量也推动了人们医药的需求。自古以来吃穿住行一直是人的最基本的 需求,生老病死是大自然的规律,然而人们对死产生了抵制,无论大病小病都往医院 跑。这就导致我国医药价格波动明显。对医药价格的预测也就成为众多人研究的课题 。常用的医药价格预测方法有灰色模型、时间序列、BP 神经网络、回归方法等. 针对多因素影响下的目标值预测,人工神经网络显示出良好的非线性映射能力,泛化 能力,容错能力。它非常适用于具有非线性,时变性和不确定性的多因素复杂系统的 预测问题。本文将利用BP神经网络对中国医药价格的走势作出预测。【关键词】BP神经网络,医药价格,非线性预测 1神经网络模型神经网络模型1.1 神经网络概述人工神经网络的基本原理人工神经网络或称作连接模型(Connectfonist-Model),是对人
2、脑或自然神经网络(NaturalNeuralNet-work)若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以大脑的生理研究成果为基础,其目的在于模拟大脑的某些机理与机制,实现某个方面的功能。参照生物神经元网络发展起来的人工神经网络现已有许多种类型,但它们中的神经元结构是基本相同的。人工神经网络(ANN)具有很强的自学习能力,可以以任意精度逼近非线性函数, 因此特别适合模拟现实中复杂的非线性问题. 在人工神经网络的应用中, 绝大部分的神经网络都是采用BP 神经网络及其改进模型. 它体现了人工神经网络中最精华的部分。典型的BP 神经网络(Back Propagation)包括3层: 输入层、隐含层和输出层. 各层之间实行全连接, 同层之间无连接. 它的学习规则是使用最速下降法, 通过反向传播来不断调整神经网络的权值和阈值, 使网络的误差平方和最小.图1图1中,x1,x2,x2.xn是BP神经网络的输入值,y1,y2,y3.yn是BP神经网络的预测值,固定权wij和可调权wjk为BP神经网络权值。从图可以看出,BP神经网络可以看成一个非线性函数,网络输入值和预测值分别为该函数的自变量和因变量。当输
3、入节点数为n,输出节点数为m时,BP神经网络就表达了从n个自变量到m个因变量的函数映射关系。BP 神经网络预测前首先要训练网络,通过训练师网络具有联想记忆和预测能力。BP神经网络的训练过程包括以下几个步骤。BP 神经网络先要用历史数据进行网络训练,通过阀值的不断更新便使得网络具有记忆,从而进行预测。BP神经网络的训练步骤如下。步骤1:网络初始化。根据输入层节点数n、隐含层节点数l,输出层节点数m,初始化输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值,初始化隐含层阈值a,输出层阈值b。步骤2:隐含层输出计算。根据输入向量,输入层和隐含层见链接权值以及隐含层阈值,计算隐含层输出。步骤3:输出层输出计算。根据隐含层输出,链接权值和阈值,计算BP神经网络预测输出步骤4:误差计算。根据网络预测输出和期望输出,计算网络预测误差。步骤5:权值更新。根据网络预测误差 更新网络连接权值。e步骤6:阈值更新。根据网络预测误差更新网络节点阈值。 步骤7:判断算法迭代是否结束,若没有,返回步骤2步骤具体算法如下:步骤1:网络初始化。根据系统输入输出序列(x,y)去顶网络输入层节点数n、隐含层节点数l,输出层节点数
4、m,初始化输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值,初始化隐含层阈值a,输出层阈值b,给定学习速率和神经元激励函数。步骤2:隐含层输出计算。根据输入向量,输入层和隐含层见链接权值以及隐含ij层阈值a,计算隐含层输出h。(1))(1 nijiijjaxfHlj, 2 , 1L公式中,为隐含层节点数;为隐含层激励函数,该函数有多种形式,我们取:xexf11)(步骤3:输出层输出计算。根据隐含层输出,链接权值和阈值,计算BP神Hjkb经网络预测输出O(2) ljkjkjkbHO1mk, 2 , 1L步骤4:误差计算。根据网络预测输出和期望输出,计算网络预测误差 。OYe(3)kkkOYemk, 2 , 1L步骤5:权值更新。根据网络预测误差 更新网络连接权值,。 (4)eijjk mkkjkjjjkjkeixHH1)()1 (ljni, 2 , 1;, 2 , 1LLkjjkjkeHmklj, 2 , 1;, 2 , 1LL式中,为学习速率。步骤6:阈值更新。根据网络预测误差更新网络节点阈值。 ba, mkkjkjjjjeHHaa1)1 (lj, 2 , 1L(5)kkkebbmk, 2
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