基于支持向量机的进化神经网络集成股市模型

• 作者: 吴建生 潘晓明
• 来源期刊: 广西工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络集成 粒子群优化 支持向量机 股市 预测模型
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 58-62,72
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6410.2009.02.015

摘要

利用粒子群优化算法的全局搜索功能,进化设计神经网络的网络结构与连接权,得到一组独立的神经网络集成个体.利用主成份分析法提取其综合信息,再用支持向量机回归方法对其处理,生成神经网络的输出结果,以此建立股市预测模型.通过实例验证,该方法能有效提高神经网络集成的泛化能力,模型的预测精度高、稳定性好、具有应用推广前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴建生	广西柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系	8	131	4.0	8.0
2	潘晓明	广西柳州师范高等专科学校物理与信息科学系	1	1	1.0	1.0