基于遗传算法优化混沌神经网络的股票指数预测

发布时间：2018-06-23 12:18

  本文选题：股指预测 + 混沌理论　； 参考：《商业研究》2010年11期

【摘要】：为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of BP neural network for chaotic time series, an improved chaotic time series prediction method based on genetic algorithm optimization BP neural network is proposed. In this paper, the topological structure of BP neural network is constructed by using the number of input and output parameters of time series, and the weights and thresholds of BP neural network are optimized by genetic algorithm, and the optimal solution is obtained by training the prediction model of BP neural network. The method is applied to the time series of Shanghai Composite Index to verify its validity. The results show that this method has better nonlinear fitting ability and higher prediction accuracy for Shanghai Composite Index.
【作者单位】： 北京大学经济学院;河北大学管理学院;
【基金】：河北省社科基金资助项目,项目编号:HB08BTJ002
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2057102