基于遗传算法优化投影寻踪技术的神经网络集成模型及其应用

• 作者: 吴建生 吴春梅 罗芳琼 邓丽
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 投影寻踪 遗传算法 神经网络集成 股市预测
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 115-119
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 5605字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.08.039

摘要

首先利用遗传算法优化的投影寻踪技术对神经网络学习矩阵降维,再利用Bagging技术和不同的神经网络学习算法生成集成个体,并再次用遗传算法进化的投影寻踪技术对神经网络个体集成.建立基于遗传算法优化的投影寻踪技术神经网络集成模型,通过上证指数开盘价、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法具有较好的学习能力和泛化能力,在股市预测中预测精度高、稳定性好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓丽	柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系	10	32	4.0	5.0
2	吴春梅	柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系	15	177	4.0	13.0
3	罗芳琼	柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系	31	191	6.0	13.0
4	吴建生	柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系	25	292	9.0	16.0