神经网络集成股票市场预测研究

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摘要 利用遗传算法的全局搜索能力,同时进化设计神经网络的网络结构和初始连接权,获得一组合适网络结构和初始连接权,再进行新一轮BP神经网络训练,生成神经网络的集成个体,采用二次规划计算方法,计算各集成个体的最优非负权系数进行最优组合集成,生成神经网络的输出结论,以此建立股市预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好,易于操作。
机构地区 不详
出处 《烟台职业学院学报》 2006年3期
出版日期 2006年03月13日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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