14、利用多层感知器回归器、PCA和支持向量回归进行比特币价格预测

利用多层感知器回归器、PCA和支持向量回归进行比特币价格预测

1. 比特币价格预测概述

比特币作为区块链金融革命的先驱，在整个加密货币市值中占据重要地位。近年来，比特币价格波动巨大，例如近几个月从4月超过35,000美元的高位下跌超过一半，但仍远高于10月最近一轮上涨开始时的价格。有加密货币专家预测，到2050年比特币将取代美元成为全球金融的主导形式，到2021年底比特币价格将略高于66,000美元。

比特币价格预测主要通过神经网络（多层感知器回归器）、主成分分析（PCA）和支持向量回归（SVR）来完成。与股票市场不同，比特币价格不受商业事件或政府干预的影响，因此利用机器学习/深度学习技术预测比特币价格对于做出明智的投资决策至关重要。

2. 相关技术介绍

2.1 贝叶斯神经网络（BNNs）

• 定义与应用场景 ：贝叶斯神经网络是人工智能中人工神经网络（ANNs）的一种通用术语，是一种改进的多层感知器（MLP）。它在图像识别、概念识别、自然语言处理和金融调度等多个领域取得了成功。与传统的线性模型（如自回归和移动平均模型）相比，它更能处理复杂的时间序列。
• 结构与原理 ：BNN的结构由输入层、输出层和至少一个隐藏层组成。包含多个隐藏层的神经网络可以解决单层感知器无法解决的异或（XOR）问题，通过引入反向传播算法和隐藏层，将无法直接分离的信息转换为可直接区分的信息。
• 防止过拟合 ：BNNs使用后验推断来控制过拟合，在数据稀疏的领域（如分子生物学和医学诊断）非常有用。它可以