本文關(guān)鍵詞：基于K-CV優(yōu)化的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股指預(yù)測中的應(yīng)用

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【摘要】：針對具有波動性的股票指數(shù)預(yù)測問題,利用具有強(qiáng)非線性映射能力的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基于歷史日(2002年1月7日至2016年6月22日)收盤價、最低價、最高價、成交量、成交額和漲跌幅的股指預(yù)測模型,并且在網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中利用交叉驗證的方式確定了基于均方誤差最小的Spread,最后分別從預(yù)測誤差,預(yù)測相對誤差等角度對比分析了GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度,得出GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好地實現(xiàn)股指預(yù)測的結(jié)論.
【作者單位】： 安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;安徽財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 廣義回歸 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 交叉驗證 股指預(yù)測 MATLAB
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(11301001) 安徽高等學(xué)校省級自然科學(xué)基金項目(KJ2013Z001) 安徽財經(jīng)大學(xué)校級重點研究項目(ACKY1402ZD)
【分類號】：F832.51;TP183
【正文快照】： !引言隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的不斷發(fā)展,大數(shù)據(jù)挖掘與人工智能算法已在生物醫(yī)藥、控制工程、模式識別和經(jīng)濟(jì)預(yù)測等各個領(lǐng)域得到了廣泛而長足的應(yīng)用,作為機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個重要分支人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]自然又再次成為了大家追逐的新寵.事實上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展至今已有70多年的歷史,從1943

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