综合改进BP神经网络算法在股价预测中的应用

• 作者: 欧阳金亮 陆黎明
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: BP算法 股票价格 预测模型
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 57-59,97
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3695字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2011.02.015

摘要

BP神经网络用于股市等非线性系统的预测具有非常强大的能力.针对标准BP神经网络算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小点问题,提出附加动量法和动态调整学习率法相结合的综合改进BP算法.建立了基于改进算法的股票价格预测系统模型,并对青岛海尔股票价格进行了预测.仿真结果表明,相对于标准BP算法,综合改进的BP算法能明显加快网络的收敛时间,用于股价短期预测是有效可行的,并且能够达到较高的准确性,具有一定的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆黎明	上海师范大学信息与机电工程学院	10	55	5.0	7.0
2	欧阳金亮	上海师范大学信息与机电工程学院	2	32	2.0	2.0