基于结构修剪神经网络的股票指数预测模型

• 作者: 孙彬 张文学 李铁克
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 股票指数预测 预测指标体系 BP算法 贝叶斯分析 网络结构修剪
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2840-2843
• 分类号: TP183|F830.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.08.011

摘要

股票市场是非线性系统,具有内部结构复杂性和外部因素多变性,在股市指数价格和成交量基础上,引入宏观经济指标共同构建模型预测指标体系,并分析各指标之间的长期均衡关系和因果关系.在贝叶斯分析的基础上,将代表网络复杂性的惩罚项引入模型误差函数中,并通过动态调整惩罚因子删减网络中对股票市场不敏感的隐层神经元,在保证模型泛化能力的同时实现网络结构精简.以上证指数为例,构建基于BP算法的结构修剪神经网络预测模型,在不同的预测指标体系下对股票市场运行规律进行学习,并对上证指数进行仿真预测.最后,通过与其他神经网络预测模型比较验证该模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李铁克	北京科技大学经济管理学院	165	1829	21.0	34.0
2	张文学	北京科技大学经济管理学院	15	123	7.0	11.0
6	孙彬	北京科技大学经济管理学院	23	108	7.0	9.0