基于K-CV优化的GRNN神经网络在股指预测中的应用

发布时间：2017-08-28 22:21

  本文关键词：基于K-CV优化的GRNN神经网络在股指预测中的应用

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【摘要】：针对具有波动性的股票指数预测问题,利用具有强非线性映射能力的广义回归神经网络构建基于历史日(2002年1月7日至2016年6月22日)收盘价、最低价、最高价、成交量、成交额和涨跌幅的股指预测模型,并且在网络的训练过程中利用交叉验证的方式确定了基于均方误差最小的Spread,最后分别从预测误差,预测相对误差等角度对比分析了GRNN神经网络与RBF神经网络的预测精度,得出GRNN神经网络可以很好地实现股指预测的结论.
【作者单位】： 安徽财经大学金融学院;安徽财经大学统计与应用数学学院;
【关键词】： 广义回归 神经网络 交叉验证 股指预测 MATLAB
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11301001) 安徽高等学校省级自然科学基金项目(KJ2013Z001) 安徽财经大学校级重点研究项目(ACKY1402ZD)
【分类号】：F832.51;TP183
【正文快照】： !引言随着“互联网+”时代的不断发展,大数据挖掘与人工智能算法已在生物医药、控制工程、模式识别和经济预测等各个领域得到了广泛而长足的应用,作为机器学习中的一个重要分支人工神经网络[1]自然又再次成为了大家追逐的新宠.事实上神经网络发展至今已有70多年的历史,从1943

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本文编号：749798