多种群遗传神经网络在股指预测中的应用

发布时间：2018-10-09 11:22

【摘要】：为了克服神经网络易陷入局部最小值和收敛速度慢等缺点,文章引入多种群遗传算法,将神经网络的初始权值和阈值作为寻优目标,利用遗传算法求出最优值,并且建立了一个多种群结构,在克服遗传算法早熟收敛的同时,可以兼顾算法的全局寻优和局部寻优。实证结果表明:优化后的神经网络模型比传统的神经网络模型有更好的预测效果。在数据处理上,考虑到金融数据的非线性特征,采用了非参数核估计方法,将无关变量进行剔除。
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of neural network such as local minimum and slow convergence speed, this paper introduces multi-population genetic algorithm, takes the initial weight and threshold of neural network as the goal of optimization, and uses genetic algorithm to find the optimal value. A multi-population structure is established, which can overcome the premature convergence of genetic algorithm and give consideration to both global and local optimization of the algorithm. The empirical results show that the optimized neural network model has better prediction effect than the traditional neural network model. In data processing, considering the nonlinear characteristics of financial data, the nonparametric kernel estimation method is used to eliminate independent variables.
【作者单位】： 浙江工商大学统计与数学学院;
【基金】：浙江工商大学校级科研项目(1180ku114031)
【分类号】：F830.91;F224

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本文编号：2259158