Resumen

La predicción del precio de las acciones es importante tanto en el ámbito financiero como en el comercial, y el uso de redes neuronales para predecir los precios de las acciones ha sido un tema de investigación y desarrollo continuos. Los modelos de predicción tradicionales suelen basarse en un solo tipo de datos y no tienen en cuenta la interacción de muchas variables. Este estudio abarca una técnica de modelización de redes neuronales de base radial con capacidades de aprendizaje colaborativo multivista para incorporar los impactos de numerosos elementos en el modelo de predicción. Esta investigación ofrece un modelo de predicción de red neuronal RBF multivista basado en la red RBF clásica mediante la integración de un elemento de aprendizaje colaborativo con capacidades de aprendizaje multivista (MV-RBF). La MV-RBF puede aprovechar al máximo tanto la información interna proporcionada por la correlación entre cada vista como las características distintas de cada vista para formar información de muestra independiente. Al utilizar dos calidades de existencias distintas como información de características de entrada para los ensayos, este estudio demuestra la viabilidad del modelo de predicción de la red neuronal RBF multivista en un conjunto de datos reales.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:modelo de predicción de red, rbf multivista, calidad de existencias separada, red rbf clásica, capacidades de aprendizaje multivista, técnicas de modelado de red, aprendizaje colaborativo multivista, información de muestra independiente, capacidades de aprendizaje colaborativo, tipo de datos
• Keywords:network prediction model, multiview rbf, separate stock quality, classic rbf network, multiview learning capabilities, network modeling techniques, multiview collaborative learning, independent sample information, collaborative learning capabilities, type of data