發(fā)布時(shí)間：2018-04-09 04:15

  本文選題：股指預(yù)測　切入點(diǎn)：改進(jìn)差分進(jìn)化算法　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年11期

【摘要】：為了提高徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性能,文章提出改進(jìn)的差分進(jìn)化算法(IDE),通過引入混合變異策略和局部算子來增強(qiáng)算法的收斂速率和局部搜索能力,用改進(jìn)的差分進(jìn)化算法對徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,建立了IDE-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股指預(yù)測模型,并以上證綜指為例進(jìn)行了實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明,IDE-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果明顯優(yōu)于其他預(yù)測模型。
[Abstract]:In order to improve the prediction performance of radial basis function (RBF) neural networks, an improved differential evolutionary algorithm (DEA) is proposed in this paper. By introducing mixed mutation strategy and local operator, the convergence rate and local search ability of the algorithm are enhanced.The improved differential evolution algorithm is used to optimize the network parameters of radial basis function (RBF) neural network, and the IDE-RBF neural network stock index prediction model is established, and the empirical analysis of Shanghai Composite Index is carried out.The empirical results show that the prediction effect of IDE-RBF neural network is better than that of other prediction models.
【作者單位】： 大唐國際發(fā)電股份有限公司;
【分類號】：F830.91;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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1 曾U喺，

本文編號：1724796