基于布谷鸟算法优化 BP 神经网络模型的股价预测

• 作者: 于娇艳 孙晨 李晓戈 李阳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 布谷鸟算法 神经网络 股票 预测
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 算 法
• 页码范围: 276-279
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 字数: 4469字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.02.064

摘要

针对当前智能算法对股票市场预测精度不高的问题，提出使用布谷鸟算法优化神经网络（CS-BP）的方法，对股票市场进行预测。并与粒子群算法优化神经网络模型（PSO-BP）和遗传算法优化神经网络模型（GA-BP）的测试结果进行比较。通过对SZ300091（金通灵）日线的收盘价数据回测分析看出，布谷鸟算法优化神经网络模型明显优于这两种算法，能有效对股票市场进行预测，对于30天的预测精度约为98．633％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于娇艳	西安外国语大学英文学院	8	37	1.0	6.0
2	孙晨	西安邮电大学计算机学院	2	35	1.0	2.0
3	李晓戈	西安邮电大学计算机学院	15	171	6.0	13.0
4	李阳	北京交通大学电子信息工程学院	17	131	5.0	11.0