基于遗传算法的动态递归网络的股价预测

• 作者: 房毅宪 王宝文 王永茂
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动态性 神经网络 股价 遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 359-363
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4301字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2007.04.020

摘要

为了对股票市场进行更准确地监测预报,根据股市的动态特性,提出了应用动态递归神经网络进行实时建模预测,并采用遗传算法进行在线学习,提高了网络性能,较好的描述了股市的动态特性.通过对某上证股价的预测,验证了该法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宝文	燕山大学信息科学与工程学院	54	237	8.0	12.0
2	王永茂	燕山大学理学院	49	191	8.0	10.0
3	房毅宪	燕山大学理学院	1	6	1.0	1.0