量子粒子群优化神经网络集成股市预测模型研究

• 作者: 汪灵枝 罗朝晖 赵秋梅 韦增欣
• 来源期刊: 广西科学
• 学科: 工学
• 关键词: 优化 股市预测 量子粒子群 支持向量机 神经网络 集成
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 324-327
• 分类号: O224|TP18
• 字数: 3612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9164.2010.04.014

摘要

利用量子粒子群优化神经网络集成个体的网络结构和连接权值,对集成个体进行支持向量机回归集成,建立一个新的量子粒子群优化神经网络集成股市预测模型.新模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,易操作,稳定性好,预测精度高,具有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦增欣	广西大学数学与信息科学学院	115	449	10.0	14.0
2	汪灵枝	柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系	25	135	5.0	11.0
6	赵秋梅	广西大学数学与信息科学学院	6	19	3.0	4.0
7	罗朝晖	百色学院数学与计算机科学系	48	139	6.0	8.0