Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper presents a novel type of higher-order polynomial recurrent neural network called the dynamic ridge polynomial neural network. The aim of the proposed network is to improve the performance of the ridge polynomial neural network by accommodating recurrent links structure. The network is tested for the prediction of non-linear and non-stationary financial signals. Two exchange rates time-series, which are the exchange rate time series between the British pound and the euro as well as the US dollar and the euro, are used in the simulation process. Simulation results showed that dynamic ridge polynomial neural networks generate higher profit returns with fast convergence when used to predict noisy financial time series