基于ELM和FOA的股票价格预测

• 作者: 张文宇 李栋
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 股票价格 预测 果蝇优化算法 极限学习机
• 年，卷（期）: 2014,（18）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 14-18,32
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 5015字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0037

摘要

针对股票价格预测中应用极限学习机预测存在稳定性不理想的问题，提出了一种改进果蝇优化极限学习机（IFOA-ELM）预测模型的算法。在该算法中，果蝇群通过不断调整群半径来优化ELM的输入层与隐含层连接权值和隐含层阈值，并以优化后的结果为基础，构建ELM预测模型。将IFOA-ELM模型用于股票价格预测。实验表明，与ELM和FOA-ELM相比，IFOA-ELM在股票价格预测中具有更高的预测精度和更好的稳定性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文宇	西安邮电大学管理工程学院	59	357	11.0	16.0
2	李栋	西安邮电大学管理工程学院	12	67	5.0	8.0