基于遗传BP网络的股市预测模型研究与仿真

• 作者: 赵振勇 邓凯
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 股市预测 反向传播神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 社会科学领域仿真
• 页码范围: 316-319
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3912字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2009.05.081

摘要

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见,利用遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法.提高了传统BP神经网络的计算精度和收敛速度.建立了基于遗传BP网络的股市预测系统模型,对贵州茅台股票价格进行预测.仿真结果表明,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少.因此适用于求解如股市预测等非线性问题,具有较高的精确度和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓凯	常州大学城信息化研发培训中心	3	78	3.0	3.0
2	赵振勇	江苏省常州纺织服装职业技术学院信息技术系	5	68	1.0	5.0