基于遗传神经网络的工业股票指数预测

被引：3

作者：

谢冰

戴盛

谢科范

机构：

[1] 湖南大学经济与贸易学院

[2] 湖南大学经济与贸易学院湖南长沙

[3] 湖南长沙

来源：

湖南大学学报(社会科学版) | 2004年 / 06期

关键词：

神经网络; 遗传算法; 股指预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F830.9 [金融市场];

学科分类号：

1201 ; 020204 ;

摘要：

结合遗传算法与倒传递神经网络进行工业股票指数预测 ,使用 5个输入变量 :周成交额增减幅、周振荡幅度、周涨跌幅、5日EMA波动、DIF波动值 ,并将下周涨跌幅设为输出目标进行训练 ,以取得较理想的预测结果。对于传统上选择适合的神经网络拓扑结构效率较低的问题 ,本文对于遗传算法的引入大大提高了搜索到最优结构的速度。

引用

页码：59 / 64

页数：6

共 5 条

[1]

人工神经网络与模糊信号处理.[M].(日)谷萩隆嗣主编;马炫译;.科学出版社.2003,

[2]

遗传算法的数学基础.[M].张文修;梁怡编著.西安交通大学出版社.2003,

[3]

神经网络控制.[M].徐丽娜编著;.电子工业出版社.2003,

[4]

投资学.[M].(美)杜格尔(Dougall;H.E.);(美)科里根(Corrigan;F.J.)著;任淮秀等译;.中国人民大学出版社.1990,

[5]

Messy genetic algorithms: motivation; analysis; and 3rst results..Goldberg DE;Korb B;Deb K;.Complex Systems.1989, 03

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