基于遗传算法与BP神经网络的股票预测

• 作者: 白艳萍 胡照跃
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 股票 BP网络 主成分分析 遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 146-146
• 页数: 1页
• 分类号: TP183
• 字数: 832字
• 语种: 中文

摘要

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,本文应用遗传算法去寻找BP神经网络的初始权值和阈值,并且应用主成分分析提取贡献率达到90%的主成分作为输入变量对股票进行预测。本文以苏宁云商为对象对其开盘价进行预测,实验结果表明,PCA-GA-BP模型在降低预测平均误差的同时,运行时间大大减少,加快了算法收敛速率,较为准确地预测了苏宁云商的开盘价,具有较高的精确度和应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白艳萍	中北大学理学院数学系	124	639	13.0	19.0
2	胡照跃	中北大学理学院数学系	3	14	2.0	3.0