基于改进差分进化算法的RBF神经网络在股指预测中的应用

被引：5

作者：

韩颖

机构：

[1] 大唐国际发电股份有限公司

来源：

合肥工业大学学报(自然科学版) | 2014年 / 37卷 / 11期

关键词：

股指预测; 改进差分进化算法; RBF神经网络; 混合变异策略; 局部算子;

D O I：

暂无

中图分类号：

F830.91 [证券市场]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

1201 ; 020204 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为了提高径向基函数(RBF)神经网络的预测性能,文章提出改进的差分进化算法(IDE),通过引入混合变异策略和局部算子来增强算法的收敛速率和局部搜索能力,用改进的差分进化算法对径向基函数神经网络的网络结构参数进行优化,建立了IDE-RBF神经网络股指预测模型,并以上证综指为例进行了实证分析。实证结果表明,IDE-RBF神经网络的预测效果明显优于其他预测模型。

引用

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页码：1397 / 1401

页数：5

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