基于GA的ANN股价指数预测研究

发布时间：2024-01-25 19:48

　　近年来,人工神经网络(ANN)的快速发展,为股票市场的建模与预测提供了许多新技术和新方法。目前,国内外很多学者建立了基于人工神经网络的股票价格指数预测模型。还有一些学者,尝试将多种模型和人工神经网络模型混合应用,但是这些模型都存在一定问题,其预测性能不尽人意。本文针对现行的股价指数预测方法的不足,根据股票价格指数的非线性变动特点,探讨基于遗传算法_GA的人工神经网络股价指数预测模型的建立与应用。 具体来讲,全文共分为七章。 第一章是导论,阐述本文的选题目的和意义,综述国内外利用人工神经网络进行股价指数预测的研究,并概述本文的研究内容、研究方法和技术路线。 第二章,论述股价指数预测的现状和存在的问题。目前国内外学者利用人工神经网络进行股价预测,主要是基于两类方法,一类是利用单一的人工神经网络进行建模预测,但是由于单一神经网络存在的“过拟合”问题,其预测性能并不理想;另一类是混合多种人工智能技术进行建模并预测,但依然存在变量选择、算法选取和样本设计不合理等问题,同时,混合多种智能技术的模型应用往往十分复杂,限制了其实际应用。 第三章,阐述人工神经网络和遗传算法的基本理论...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

图5一1BP网络初次训练图

图5一2初次测试目标值和预测值曲线

图5一4遗传算法适应度曲线

图5一优化后的BP网络训练图

本文编号：3885450