基于GA的改进型动态网络在股市预测中的应用

• 作者: 叶德谦 王天娥
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Elman神经网络 遗传算法 股票价格 预测
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 214-216,220
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.01.060

摘要

针对证券市场运作的复杂性,提出了一种改进的Elman动态神经网络模型,并成功地将其应用于东风汽车的股价预测.采用遗传算法对网络结构和权值进行优化,提高了网络的预测精度,加快了收敛速度,克服了以往传统预测方法和静态网络预测方法的缺点.实验结果表明,将改进的Elman网络模型用于股市投资是可行的、有效的,具有一定的合理性和应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶德谦	青岛理工大学中德信息技术合作研究所	8	57	4.0	7.0
2	王天娥	青岛理工大学中德信息技术合作研究所	3	13	2.0	3.0