双层DE-ELM预测模型及股指中短期预测

发布时间：2017-11-18 20:04

  本文关键词：双层DE-ELM预测模型及股指中短期预测

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【摘要】：针对极限学习机易陷入过度学习和隐层节点数目难确定的问题,提出基于双层差分进化算法的极限学习机(双层DE-ELM)预测模型,把极限学习机(ELM)的隐层节点数目和节点参数作为差分进化(DE)算法的外层和内层进化个体,利用DE算法通过自然选择淘汰机制对其进行学习和完善。将该模型应用于上证综合指数和标准普尔500指数的短、中期预测,并与DE-ELM等模型的预测结果进行对比分析。实证结果表明:双层DE-ELM预测模型能够有效地选择隐层节点数目和参数,具有较强的预测能力和较高的稳定性。
【作者单位】： 华南理工大学工商管理学院;
【基金】：国家社会科学基金重大项目(11&ZD156)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 引言股票指数的预测问题一直以来都是学界和业界十分关注的话题,指数平滑预测法[1]、ARMA(自回归移动平均模型)[2]和ARCH(自回归条件异方差模型)[3]等传统的时间序列分析法被学者广泛研究。然而,这些模型具有较强的使用限制,只有满足特定的条件时才能使用。为了克服这一问题,

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本文编号：1200962