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摘要BP网络通过对以往历史数据的学习，找出期货市场发展的内在规律，并将其存储在网络具体的权值、阀值中，用以预测未来的走势。文章在深入分析期货市场预测面临的关键问题的基础上，探讨利用BP(Back Propagation)神经网络对期货价格走势进行分析和预测的可行性。 关键词期货价格预测；BP神经网络；matlab应用 引言 期货市场作为融市场的一个重要方面，从其诞生那天开始就引起了投资者的广泛关注。期货价格准确预测也成为了金融分析师们和投资者们所不懈追求的目标。一百多年来，一些

R语言中已经有许多用于神经网络的package。例如nnet、AMORE以及neuralnet，nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。bp神经网络 r语言neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。但以上各包均围绕着BP网络，并未涉及到神经网络中的其它拓扑结构和网络模型。而新出炉的RSNNS包则在这方面有了极大的扩充。 Stuttgart Neural Network Simulator（SNNS）是德国

因为最近项目要使用BP神经网络来做一些飞行预测，所以今天从图书馆借来了《Matlab神经网络30个案例分析》，这本书很不错推荐给大家，然后研究了下代码，使用语音分类这个例子做了源码实现与工具箱实现，源码实现过程中进行了小小的改变，工具箱用起来非常方便，但是手写一下BP神经网络的前向后向对于理解BP神经网络还是有极大帮助的，这里把这两种实现方式贴出来并带有结果截图。显然BP神经网络对于这种非线性拟合场合效果是非常好的。 (1) 源码实现 %% 清空环境变量clcclear

的随机值来获得的。 具体的过程如下： （1） 网络初始化：根据系统的输入确定网络的输入层节点的个数，隐含层节点的个数，输出层节点的个数，输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值wij，wjk。初始化隐含层阈值、输出层阈值，给定学习速率和激励函数； （2） 隐含层输出计算：根据权值和阈值，计算隐含层输出H； （3） 输出层输出计算：根据隐含层输出H，连接权值和阈值，计算BP神经网络预测输出O；’ （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； （5

权值的步进值）关乎着整个神经网络的训练速度。 BP神经网络的公式推导可以参考： 链接地址，相关推导公式核心内容如下： BP网络的算法核心是使用一个刺激函数不断的forward，而这个刺激函数往往使用 S型激活函数(logsig)为： 注：上述公式参阅网络资源，这几步流程图，对于理解整个BP神经网络算法的核心思想有很大的帮助。 3.BP神经网络算法用C语言的实现 3.1.初始的准备工作，建立三个层的数据结构体：分别表示样本信息、输入层的信息、隐藏层的信息以及

一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型： (三层BP神经网络模型) BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。 二、BP神经网络的流程 在知道了BP神经网络的特点后，我们需要依据

layer)。 下面用R语言中的nnet程序包进行分类算例和回归算例，第一个例子是对河流的化学属性对其中的藻类进行回归预测，第二个例子是著名的鸢尾花算例。 #首先读入程序包并对数据进行清理 library(DMwR) library(nnet) data(algae) algae <- algae[-manyNAs(algae), ] clean.algae <- knnImputation(algae[,1:12],k=10) #神经网络还需要对数据进行标准化 norm.data

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