【摘要】：針對動態(tài)鄰居粒子群算法的局限性,引入新的動態(tài)鄰居拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),動態(tài)調(diào)整粒子群算法參數(shù)設(shè)置,提出改進(jìn)的動態(tài)鄰居粒子群算法(IDNPSO).為了提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測準(zhǔn)確性,提出一種基于改進(jìn)動態(tài)鄰居粒子群算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(IDNPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)).利用IDNPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對上證指數(shù)、深證指數(shù)進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明IDNPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差優(yōu)于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有股票市場指數(shù)預(yù)測能力.
[Abstract]:In view of the limitation of dynamic neighbor Particle Swarm Optimization (DNPSO), this paper introduces a new dynamic neighbor topology, dynamically adjusts the parameters of PSO, and proposes an improved dynamic neighbor Particle Swarm Optimization (IDNPSO).) algorithm. In order to improve the prediction accuracy of BP neural network model, a BP neural network model (IDNPSO-BP neural network) based on improved dynamic neighbor particle swarm optimization algorithm is proposed. IDNPSO-BP neural network and GA-BP neural network are used to predict the index of Shanghai and Shenzhen stock market. The results show that the prediction error of IDNPSO-BP neural network is better than that of GA-BP neural network, and it has the ability of forecasting stock market index.
【作者單位】： 東北大學(xué)工商管理學(xué)院;中國人民大學(xué)財政金融學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(70901017,71271047) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項資金資助項目(N100406003)
【分類號】：F830.91;F224

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本文編號：2270513