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摘要:
针对股价具有复杂的非线性动态的特点,提出了一种基于遗传算法(GA)改进的Elman神经网络(GA-ELman)模型。利用遗传算法的全局搜索能力对Elman神经网络的初始权值行优化,建立GA-Elman网络。文章选择上证A股浦发银行(600000)2014年1月2日到2014年8月29日连续183个交易日的数据建立网络,对后面20个交易的收盘价日进行预测。结果表明,本文建立的GA-ELman模型具有较高的预测精度,具有一定实用性。
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文献信息
篇名 改进动态神经网络在浦发银行收盘价预测研究
来源期刊 经营者 学科
关键词 遗传算法 Elman神经网络 股价预测
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 金融证券
研究方向 页码范围 295-296
页数 2页 分类号
字数 2533字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许伟 兰州大学数学与统计学院 4 14 2.0 3.0
2 吴伟立 兰州大学数学与统计学院 2 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
Elman神经网络
股价预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
经营者
半月刊
1672-2507
50-1018/F
16开
重庆市
78-36
1987
chi
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26754
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