股票的GA-RBF预测模型

发布时间：2018-08-28 12:02

【摘要】：针对股票市场中价格序列是一个复杂的非线性动态系统,同时难以实现准确预测的问题,采用RBF神经网络方法,利用其较强的非线性处理能力进行股票价格预测研究,同时利用具有全局搜索能力的遗传算法对RBF神经网络进行优化研究,得到性能更加优越的神经网络模型.分别使用传统RBF神经网络和遗传算法优化后的RBF神经网络进行股票价格预测,实验结果表明:利用遗传算法优化后的RBF神经网络在网络的结构和逼近性能上都有明显改进和提高,能够有效地反映股票价格的波动特性,提高股价预测的准确性.该研究成果对股票市场规律的研究具有一定的参考价值和指导意义.
[Abstract]:In view of the problem that price sequence is a complex nonlinear dynamic system and it is difficult to predict accurately in stock market, RBF neural network method is used to study stock price prediction by using its strong nonlinear processing ability. At the same time, the genetic algorithm with global search ability is used to optimize the RBF neural network, and a more superior neural network model is obtained. Traditional RBF neural network and genetic algorithm optimized RBF neural network are used to predict stock price respectively. The experimental results show that the structure and approximation performance of the RBF neural network optimized by genetic algorithm are obviously improved and improved, which can effectively reflect the volatility of stock price and improve the accuracy of stock price prediction. The research results have certain reference value and guiding significance to the research of stock market law.
【作者单位】： 中央财经大学会计学院;辽宁工程技术大学软件学院;
【基金】：辽宁省教育厅基金资助项目(L2010173)
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】

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本文编号：2209337