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

发布时间：2018-04-09 04:15

  本文选题：股指预测　切入点：改进差分进化算法　出处：《合肥工业大学学报(自然科学版)》2014年11期

【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。
[Abstract]:In order to improve the prediction performance of radial basis function (RBF) neural networks, an improved differential evolutionary algorithm (DEA) is proposed in this paper. By introducing mixed mutation strategy and local operator, the convergence rate and local search ability of the algorithm are enhanced.The improved differential evolution algorithm is used to optimize the network parameters of radial basis function (RBF) neural network, and the IDE-RBF neural network stock index prediction model is established, and the empirical analysis of Shanghai Composite Index is carried out.The empirical results show that the prediction effect of IDE-RBF neural network is better than that of other prediction models.
【作者单位】： 大唐国际发电股份有限公司;
【分类号】：F830.91;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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