本文選題：股指預測 + 混沌理論�。� 參考：《商業(yè)研究》2010年11期

【摘要】：為提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型對混沌時間序列的預測準確性,提出一種基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的改進混沌時間序列預測方法。本文采用時間序列輸入輸出參數(shù)數(shù)量構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu),利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值,然后訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型求得最優(yōu)解,將該預測方法應用到上證綜合指數(shù)的時間序列進行有效性驗證,結(jié)果表明了該方法對上證綜合指數(shù)具有更好的非線性擬合能力和更高的預測準確性。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of BP neural network for chaotic time series, an improved chaotic time series prediction method based on genetic algorithm optimization BP neural network is proposed. In this paper, the topological structure of BP neural network is constructed by using the number of input and output parameters of time series, and the weights and thresholds of BP neural network are optimized by genetic algorithm, and the optimal solution is obtained by training the prediction model of BP neural network. The method is applied to the time series of Shanghai Composite Index to verify its validity. The results show that this method has better nonlinear fitting ability and higher prediction accuracy for Shanghai Composite Index.
【作者單位】： 北京大學經(jīng)濟學院;河北大學管理學院;
【基金】：河北省社科基金資助項目,項目編號:HB08BTJ002
【分類號】：F832.51;F224

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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8 y嚧豪，

本文編號：2057102