基于RBF神经网络的股市建模与预测

• 作者: 郑丕谔 马艳华
• 来源期刊: 天津大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: RBF网络 递阶遗传算法 时间序列 上证综数 建模与预测
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 483-486
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3603字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0493-2137.2000.04.017

摘要

提出一种基于RBF神经网络的股市预测建模方法,并采用递阶遗传算法训练RBF网络的参数、权重和结构.对上证综指和个股(伊利股份)的建模与预测结果表明,该训练方法使RBF神经网络具有很强的学习与泛化能力,它在股市这样一个复杂的非线性随机系统建模中具有很高应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑丕谔	天津大学管理学院	160	2358	25.0	39.0
2	马艳华	天津大学管理学院	2	229	2.0	2.0