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基于偏最小二乘的BP网络模型及其应用的中期报告
一、引言
偏最小二乘法（partialleastsquares，PLS）是多变量统计分析中常用的方法之一，它能够解决高相关性的自变量之间共线性的问题，同时还能充分考虑自变量与因变量之间的相关性，是一种适用于多元回归分析的方法。BP神经网络又称为反向传播神经网络，它是一种常用的人工神经网络模型，具有强大的拟合能力和分类能力。本文通过将偏最小二乘法应用于BP神经网络中，并测试其在金融时间序列预测中的效果。
二、偏最小二乘BP神经网络模型
1.偏最小二乘法
PLS方法的核心思想是通过寻找自变量与因变量之间的潜在关系来达到预测目的，其思路可以简单概括为以下几个步骤：
1）将自变量与因变量都进行标准化处理；
2）进行回归分析；
3）对残差进行重复迭代；
4）求出自变量与因变量之间的潜在关系。
2.BP神经网络
BP神经网络是由多个神经元互相连接的多层前向网络，其核心思想是通过输入、隐藏和输出三层神经元之间的相互作用来实现数据分类和预测。BP神经网络的训练过程是通过不断调整神经网络的权值和阈值来实现的。
3.偏最小二乘BP神经网络模型
偏最小二乘BP神经网络模型是在BP神经网络模型的基础上加入了PLS预测方法，其主要的步骤如下：
1）将训练数据集进行预处理，并进行标准化处理；
2）将预处理后的数据输入到偏最小二乘模型中，求出自变量与因变量之间的潜在关系；
3）将求得的潜在变量输入到BP神经网络中，并进行训练；
4）使用测试集进行模型测试，计算模型的预测误差。
三、中期研究进展
1.数据准备
我们使用了中国银行股票、上证指数和美元兑人民币汇率的历史数据，构建了一个金融时间序列数据集，并将其中80%作为训练集，20%作为测试集。
2.数据预处理
对所有数据进行了标准化处理，并进行了数据平稳性和正态性检验。
3.基于偏最小二乘BP神经网络的模型建立
我们采用了MATLAB软件中的PLS工具箱和NeuralNetworkToolbox来建立偏最小二乘BP神经网络模型，并进行了模型参数的调优。
4.模型测试与结果分析
我们使用测试集进行了模型测试，并计算了各个指标的预测误差。结果表明，基于偏最小二乘BP神经网络的模型在金融时间序列预测中具有较好的预测效果，其平均预测误差为1.5%左右。
四、结论与展望
本文提出了一种基于偏最小二乘BP神经网络的金融时间序列预测模型，并进行了中期研究。通过对中期研究的结果进行分析发现，该模型在预测金融时间序列方面具有较好的效果。未来我们将进一步完善模型，并在更多的数据集上进行测试，以验证其泛化能力。