基于遗传BP网络的股市预测模型研究与仿真

被引：42

作者：

邓凯 ^{[1
]}

赵振勇 ^{[2
]}

机构：

[1] 常州大学城信息化研发培训中心

[2] 江苏省常州纺织服装职业技术学院信息技术系

来源：

计算机仿真 | 2009年 / 26卷 / 05期

关键词：

股市预测; 反向传播神经网络; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

F830.91 [证券市场]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见,利用遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法,提高了传统BP神经网络的计算精度和收敛速度。建立了基于遗传BP网络的股市预测系统模型,对贵州茅台股票价格进行预测。仿真结果表明,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少。因此适用于求解如股市预测等非线性问题,具有较高的精确度和应用价值。

引用

页码：316 / 319

页数：4

共 9 条

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