本文關鍵詞：遺傳規(guī)劃自適應建模的JAVA實現(xiàn)及在股票價格預測中的應用

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【摘要】：針對如何將遺傳規(guī)劃方法與時間序列有效結合,構建基于遺傳規(guī)劃的時間序列自適應模型,并通過Java語言輔助算法的實現(xiàn)。相比之前遺傳規(guī)劃算法,采用平均值法改進初始群體的生成方式,使變異概率隨著進化代數(shù)的增加而遞減,且加入并行計算思想。在算法流程的核心計算環(huán)節(jié),將適應度值的計算、個體的復制、交叉、變異操作都從線程的粒度來進行,基于實際運行效果來看,CPU多核運行明顯,算法能夠充分利用多處理器、多核進行計算,提高了運行效率。將改進的遺傳規(guī)劃模型應用于我國股票市場上股票價格的預測,將預測結果與經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡方法和傳統(tǒng)遺傳規(guī)劃方法進行比較,結果證明改進遺傳規(guī)劃方法的預測精度更高,且能夠更直觀地表達輸入與輸出之間的關系。
【作者單位】： 北京工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院;
【關鍵詞】： 遺傳規(guī)劃 時間序列 自適應建模 股票價格 預測
【分類號】：F830.91;O211.61
【正文快照】： 0引言時間序列分析是指通過描述分析歷史數(shù)據(jù)隨時間變化的規(guī)律,預測事物的未來發(fā)展趨勢,其在經(jīng)濟預測領域的研究過程中發(fā)揮著重要的作用。在股票市場上,時間序列分析可以用于對股票的未來價格趨勢進行預測,其結果可為股票市場的管理者和投資者提供決策依據(jù)。然而由于股票市場

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本文編號：1005242