基于IDNPSO-BP神经网络的股票市场指数预测

发布时间：2018-10-14 12:54

【摘要】：针对动态邻居粒子群算法的局限性,引入新的动态邻居拓扑结构,动态调整粒子群算法参数设置,提出改进的动态邻居粒子群算法(IDNPSO).为了提高BP神经网络模型的预测准确性,提出一种基于改进动态邻居粒子群算法的BP神经网络模型(IDNPSO-BP神经网络).利用IDNPSO-BP神经网络和GA-BP神经网络对上证指数、深证指数进行预测,结果表明IDNPSO-BP神经网络的预测误差优于GA-BP神经网络,具有股票市场指数预测能力.
[Abstract]:In view of the limitation of dynamic neighbor Particle Swarm Optimization (DNPSO), this paper introduces a new dynamic neighbor topology, dynamically adjusts the parameters of PSO, and proposes an improved dynamic neighbor Particle Swarm Optimization (IDNPSO).) algorithm. In order to improve the prediction accuracy of BP neural network model, a BP neural network model (IDNPSO-BP neural network) based on improved dynamic neighbor particle swarm optimization algorithm is proposed. IDNPSO-BP neural network and GA-BP neural network are used to predict the index of Shanghai and Shenzhen stock market. The results show that the prediction error of IDNPSO-BP neural network is better than that of GA-BP neural network, and it has the ability of forecasting stock market index.
【作者单位】： 东北大学工商管理学院;中国人民大学财政金融学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70901017,71271047) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N100406003)
【分类号】：F830.91;F224

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