基于HS-BP算法的股票预测

• 作者: 王铭泽
• 来源期刊: 辽宁大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: BP网络 和声搜索算法 股票 预测 权值优化 非线性 波动性 局部极小
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: F037.1
• 字数: 1466字
• 语种: 中文

摘要

为了有效预测股票问题,针对股票走势具有随机波动性和非线性的特点以及BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小值的缺点,提出利用和声搜索算法优化BP网络权重的方法改进神经网络,并通过对股票预测指标的分析,建立了股票预测模型,将和声搜索算法优化BP网络应用于所建立的模型中求解.实验结果表明,将HS算法和BP神经网络有机结合,加快了网络收敛速度、避免了局部极小值,有效地刻画了股票的随机波动特性,提高了股票预测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王铭泽	辽宁大学亚澳商学院	4	7	1.0	2.0