發(fā)布時間：2017-02-14 11:38

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第 ８ 第１ 　 ２卷 ０ 期 文章編號 ：０ ６— ３ ８ ２ １ ） ０—０９ ｏ 　 １０ ９ ４ （０ １ １ ３ ３一 ４ 計 算 機 仿 真　 ２１年ｌ月 ０１ Ｏ 　 神 經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在 股 票 價 格 預(yù) 測 中 的研 究　 鄭睿 穎　 伍 應(yīng)環(huán)　 ， （ ．江西科技師范學院數(shù)學與計算機科 學學院 ， １ 江西 南 昌 ３ ０ １ ； ３ ０ ３　 ２

南 昌理工學院經(jīng)濟管理系 ， ． 江西 南 昌 ３０ １ ） ３０ ３　 摘要： 研究準 確優(yōu)化 預(yù)測股票 價格 問題 ， 針對影 響股票 價格具有非線性 、 不穩(wěn) 定 的特征 ， 股票價格 由于受到社會經(jīng)濟 因素的　 影響， 變化大。采用傳 統(tǒng)神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方 法在股 票價格 預(yù)測 中易陷入局部極小值 ， 泛化能力受到影響 。為 了提高股票價格精度 ， 　 提 出一種基 于粒子群優(yōu)化算法 （ Ｓ ） Ｒ Ｆ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Ｂ Ｎ ） ＰＯ 的 Ｂ Ｒ Ｆ Ｎ 股票價格預(yù)測模型 。利用粒子群優(yōu)化算法的 良 的尋優(yōu) 能　 好 力 ， Ｒ Ｆ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行優(yōu)化 ， 對 Ｂ 從而加快 Ｒ Ｆ Ｂ 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)運算速度 ， 并提高了 Ｒ Ｆ Ｂ 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 的預(yù)測精度 。利用粒 子群優(yōu)　 化 的 ＲＢ Ｆ神經(jīng)模型對上證指數(shù) （ｏｏ １ 股票價格進行了驗證性測試和分析 ， ０ ｏｏ ） 實驗結(jié)果 表明 ， 相對于各參 比模 型 ， 經(jīng)過粒 子　 群優(yōu) 化的 Ｒ Ｆ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測方法有更好的收斂性 ， Ｂ 更強的學習能力 ， 顯著地提高了預(yù)測精度 ， 可為預(yù)測提供依據(jù) 。 　 關(guān)鍵 詞 ： 股票價格 ； 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) ； 粒子群算法　 中 圖 分 類 號 ：Ｐ ８　 Ｔ １３ 文 獻 標 識 碼 ：　 Ｂ Ｓ ｕ ｙ ｏ 　 ｔ ｃ 　 ｉｅ Ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ Ｂａ ｅ 　 ｎ ＲＢＦ ｔ ｄ 　 ｎ Ｓ ｏ ｋ Ｐｒｃ 　 ｏ ｅ ａ ｔｎ 　 ｓ ｄ ｏ 　 　 Ｎｅ ｒ ｌＮｅｗｏ ｋ Ｏｐ ｉ ｉｅ 　 ｙ ＰＳ ｕ ａ　 ｔ ｒ 　 ｔ ｚ ｄ ｂ 　 Ｏ　 ｍ ＺＨＥＮＧ　 ｉ—ｙ ｎ �。� Ｕ　 ｎ Ｒｕ ｉｇ Ｗ Ｙｉ ｇ—ｈ ａ 　 ｕ ｎ （ ．Ｍａ １ ｔ ｈ＆ Ｃ ｍ ｕｅ�。� ｎｅＤ ｐｒ ｅｔ Ｊ ｎｘ ＳｉｎｅａｄＴ ｃｎｌｇ�。澹悖澹� Ｃ ｌ ｇ ， ｏ ｐ ｔ Ｓ ｉ ｃ　 ｅ ａ ｍ ｎ，， ｉ ｇｉ ｃｅｃ　ｎ　 ｅｈｏ ｙＴ ａｈｒ　 ｏ ｅｅ　 ｒ ｅ ｔ ａ 　 ｏ ｓ ｌ Ｎ ｃ ａ ｇＪａ ｇ ｉ ３ ０１ ｎ ａ ｈ ｎ �。椋� ｘ　 ０ ３，Ｃｈｎ ； ３ ｉａ　 ２ ｅａｔ ｅｔ ｆ ｃｎｍ ｃＭａａｅ ｅｔ ａ ｃａｇＩｓｔｔ ｏ　ｅｈ ｏ ｇ ， ａｃａｇＪ ｇｉ ３０ ３， ｈｎ ） ．Ｄ ｐｒ ｎ　 　 ｏｏ ｉ ｍ ｏＥ 　 ｎｇｍ ｎ，Ｎ ｎ ｈｎ　 ｔｕｅ ｆ ｃｎｌ ｙ Ｎ ｎｈｎ�。� ｘ ３０ １ Ｃ ｉａ　 ｎｉ 　 Ｔ ｏ ｎ ａ 　 ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ：Ｉ ｆ ｅ ｃ �。� ｔｒ　 ｆ ｈ 　 ｔｃ 　 ｒｃ 　 ａ ｅ ｈ ｇ 　 ｏ ｌ ｅ ｒｃ ａ ａ ｔｒｓ ｃ ，ａ ｄ ｃ ｕ ｅ ｔ ｅ ｎ ｕ ａ　 ｅｗ ｒ 　 ｎ ｕ ｎ ｅ ｆｃｏ ｓ ｏ 　 ｅ ｓ ｋ ｐ ｅ ｈ ｖ 　 ｉｈ ｎ ｎ ｉ ａ 　 ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｓ ｎ 　 ａ ｓ　ｈ 　 ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｏ ｋ ｌ ｔ ｏ ｉ ｎ ｉ ｉ ｓ ｃ 　 ｒｃ �。� ｅ ａ ｔ ｇ ｅ ｓｌ�。� ｐ ｉ ｇ ｉｔ�。� ａ　

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