基于遗传算法的RBF网络用于股票短期预测

• 作者: 傅忠谦 周佩玲 彭虎 王新跃 陶小丽
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数网络 遗传算法 股票 预测
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 249-253
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2001.02.024

摘要

采用改进的遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)网络,提出了一种新颖的确定RBF网络参数的方法,并用优化的RBF网络用于股票的短期预测,其结果与实际值吻合效果较好,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭虎	中国科学技术大学电子科学与技术系	55	431	12.0	18.0
2	傅忠谦	中国科学技术大学电子科学与技术系	64	706	12.0	25.0
3	周佩玲	中国科学技术大学电子科学与技术系	38	797	14.0	27.0
4	陶小丽	中国科学技术大学电子科学与技术系	6	186	6.0	6.0
5	王新跃	中国科学技术大学电子科学与技术系	4	150	4.0	4.0