神经网络在股票价格预测中的研究

  本文关键词：基于BP神经网络的股票指数期货价格预测，由笔耕文化传播整理发布。

第 ８ 第１ 　 ２卷 ０ 期 文章编号 ：０ ６— ３ ８ ２ １ ） ０—０９ ｏ 　 １０ ９ ４ （０ １ １ ３ ３一 ４ 计 算 机 仿 真　 ２１年ｌ月 ０１ Ｏ 　 神 经 网络在 股 票 价 格 预 测 中 的研 究　 郑睿 颖　 伍 应环　 ， （ ．江西科技师范学院数学与计算机科 学学院 ， １ 江西 南 昌 ３ ０ １ ； ３ ０ ３　 ２

南 昌理工学院经济管理系 ， ． 江西 南 昌 ３０ １ ） ３０ ３　 摘要： 研究准 确优化 预测股票 价格 问题 ， 针对影 响股票 价格具有非线性 、 不稳 定 的特征 ， 股票价格 由于受到社会经济 因素的　 影响， 变化大。采用传 统神 经网络方 法在股 票价格 预测 中易陷入局部极小值 ， 泛化能力受到影响 。为 了提高股票价格精度 ， 　 提 出一种基 于粒子群优化算法 （ Ｓ ） Ｒ Ｆ神经网络（ Ｂ Ｎ ） ＰＯ 的 Ｂ Ｒ Ｆ Ｎ 股票价格预测模型 。利用粒子群优化算法的 良 的寻优 能　 好 力 ， Ｒ Ｆ神经网络参数进行优化 ， 对 Ｂ 从而加快 Ｒ Ｆ Ｂ 神经 网络运算速度 ， 并提高了 Ｒ Ｆ Ｂ 神经 网络 的预测精度 。利用粒 子群优　 化 的 ＲＢ Ｆ神经模型对上证指数 （ｏｏ １ 股票价格进行了验证性测试和分析 ， ０ ｏｏ ） 实验结果 表明 ， 相对于各参 比模 型 ， 经过粒 子　 群优 化的 Ｒ Ｆ神经网络模型预测方法有更好的收敛性 ， Ｂ 更强的学习能力 ， 显著地提高了预测精度 ， 可为预测提供依据 。 　 关键 词 ： 股票价格 ； 神经 网络 ； 粒子群算法　 中 图 分 类 号 ：Ｐ ８　 Ｔ １３ 文 献 标 识 码 ：　 Ｂ Ｓ ｕ ｙ ｏ 　 ｔ ｃ 　 ｉｅ Ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ Ｂａ ｅ 　 ｎ ＲＢＦ ｔ ｄ 　 ｎ Ｓ ｏ ｋ Ｐｒｃ 　 ｏ ｅ ａ ｔｎ 　 ｓ ｄ ｏ 　 　 Ｎｅ ｒ ｌＮｅｗｏ ｋ Ｏｐ ｉ ｉｅ 　 ｙ ＰＳ ｕ ａ　 ｔ ｒ 　 ｔ ｚ ｄ ｂ 　 Ｏ　 ｍ ＺＨＥＮＧ　 ｉ—ｙ ｎ 　． Ｕ　 ｎ Ｒｕ ｉｇ Ｗ Ｙｉ ｇ—ｈ ａ 　 ｕ ｎ （ ．Ｍａ １ ｔ ｈ＆ Ｃ ｍ ｕｅ　ｃ ｎｅＤ ｐｒ ｅｔ Ｊ ｎｘ ＳｉｎｅａｄＴ ｃｎｌｇ　ｅｃｅ＇ Ｃ ｌ ｇ ， ｏ ｐ ｔ Ｓ ｉ ｃ　 ｅ ａ ｍ ｎ，， ｉ ｇｉ ｃｅｃ　ｎ　 ｅｈｏ ｙＴ ａｈｒ　 ｏ ｅｅ　 ｒ ｅ ｔ ａ 　 ｏ ｓ ｌ Ｎ ｃ ａ ｇＪａ ｇ ｉ ３ ０１ ｎ ａ ｈ ｎ 　ｉｎ ｘ　 ０ ３，Ｃｈｎ ； ３ ｉａ　 ２ ｅａｔ ｅｔ ｆ ｃｎｍ ｃＭａａｅ ｅｔ ａ ｃａｇＩｓｔｔ ｏ　ｅｈ ｏ ｇ ， ａｃａｇＪ ｇｉ ３０ ３， ｈｎ ） ．Ｄ ｐｒ ｎ　 　 ｏｏ ｉ ｍ ｏＥ 　 ｎｇｍ ｎ，Ｎ ｎ ｈｎ　 ｔｕｅ ｆ ｃｎｌ ｙ Ｎ ｎｈｎ　ｉ ｘ ３０ １ Ｃ ｉａ　 ｎｉ 　 Ｔ ｏ ｎ ａ 　 ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ：Ｉ ｆ ｅ ｃ 　ａ ｔｒ　 ｆ ｈ 　 ｔｃ 　 ｒｃ 　 ａ ｅ ｈ ｇ 　 ｏ ｌ ｅ ｒｃ ａ ａ ｔｒｓ ｃ ，ａ ｄ ｃ ｕ ｅ ｔ ｅ ｎ ｕ ａ　 ｅｗ ｒ 　 ｎ ｕ ｎ ｅ ｆｃｏ ｓ ｏ 　 ｅ ｓ ｋ ｐ ｅ ｈ ｖ 　 ｉｈ ｎ ｎ ｉ ａ 　 ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｓ ｎ 　 ａ ｓ　ｈ 　 ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｏ ｋ ｌ ｔ ｏ ｉ ｎ ｉ ｉ ｓ ｃ 　 ｒｃ 　ｏ ｅ ａ ｔ ｇ ｅ ｓｌ　ｒ ｐ ｉ ｇ ｉｔ　ｏ ａ　

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