基于自适应遗传算法的股票预测模型研究

发布时间：2017-09-11 12:11

  本文关键词：基于自适应遗传算法的股票预测模型研究

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【摘要】：为了解决单一神经网络模型很难满足股票预测建模要求的问题,提出一种基于遗传算法的粗糙集属性约简方法和神经网络相结合的预测模型。在该模型中,改进了自适应性遗传算法的交叉算子与变异算子。基于该遗传算法的粗糙集属性约简相比传统的粗糙集属性约简,其具有更强的求解最小属性约简的能力,解决了神经网络预测时训练速度慢、内存开销大等问题;在数据预处理过程中,引入聚类分析,有效解决了连续属性离散化的问题。实验结果证明,该预测模型具有较高的预测精度,在时间序列的股票预测中是相当有效的。
【作者单位】： 湖南大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 粗糙集理论 属性约简 自适应遗传算法 神经网络 股票预测
【基金】：湖南省科技计划资助项目(No.2012fj4117)
【分类号】：F830.91;TP18
【正文快照】： 1引言股票是国民经济发展变化的“晴雨表”,股票价格预测一直是投资者及学术研究人员研究的热点。股票市场是一个高度复杂的非线性系统,其变化既有内在的规律性,同时也受到政治事件、宏观经济情况、交易员的心理状况等诸多因素的影响。在过去的几十年里,许多研究人员使用人工

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本文编号：830634