本文關(guān)鍵詞：基于優(yōu)化回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的股價預(yù)測研究

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【摘要】：股票市場是一個充斥著各種噪聲的動態(tài)非線性系統(tǒng),能夠精確地對其進(jìn)行預(yù)測是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文構(gòu)建的BCC-ESN模型,是運(yùn)用細(xì)菌群體趨藥性算法(BCC)來優(yōu)化回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(ESN)的權(quán)值結(jié)構(gòu),在繼承ESN優(yōu)良性質(zhì)的同時,具有更高的模型預(yù)測能力。實(shí)驗(yàn)證明,BCC-ESN模型比前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的學(xué)習(xí)和預(yù)測能力。經(jīng)對上證指數(shù)進(jìn)行短期價格預(yù)測,結(jié)果與BP網(wǎng)絡(luò)、Elman網(wǎng)絡(luò)和ESN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,BCC-ESN模型精度明顯優(yōu)于其他三種網(wǎng)絡(luò)預(yù)測。同時,在運(yùn)算效率上,BCC-ESN模型繼承了ESN的運(yùn)算優(yōu)勢,明顯優(yōu)于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,是一種切實(shí)可行、高效的預(yù)測算法,尤其在股票時間序列預(yù)測中有廣泛的實(shí)用價值。針對BCC-ESN模型在訓(xùn)練預(yù)測中遇到的問題,比如耗費(fèi)時間過長和過度擬合問題,本文亦提供了簡單易行的思路和方法。
【作者單位】： 南京大學(xué)商學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) 細(xì)菌群體趨藥性算法 股票價格預(yù)測 算法優(yōu)化
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70972032) 國家社科重點(diǎn)資助項(xiàng)目(08AJY029) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目資助項(xiàng)目(PAPD)
【分類號】：TP18;F830.91
【正文快照】： 0引言股票市場是一個充斥著各種噪聲的動態(tài)非線性系統(tǒng),容易受到各種因素(包括政治事件、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、投資者情緒等)的影響。針對股票市場表現(xiàn)出的不同特點(diǎn),人們提出了多種多樣的分析和預(yù)測方法,比如基本面分析法、技術(shù)分析法和時間序列分析法等。然而,高噪聲、嚴(yán)重非線性和

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本文編號：781397