發(fā)布時間：2017-11-18 20:04

  本文關(guān)鍵詞：雙層DE-ELM預(yù)測模型及股指中短期預(yù)測

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【摘要】：針對極限學(xué)習(xí)機(jī)易陷入過度學(xué)習(xí)和隱層節(jié)點數(shù)目難確定的問題,提出基于雙層差分進(jìn)化算法的極限學(xué)習(xí)機(jī)(雙層DE-ELM)預(yù)測模型,把極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的隱層節(jié)點數(shù)目和節(jié)點參數(shù)作為差分進(jìn)化(DE)算法的外層和內(nèi)層進(jìn)化個體,利用DE算法通過自然選擇淘汰機(jī)制對其進(jìn)行學(xué)習(xí)和完善。將該模型應(yīng)用于上證綜合指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的短、中期預(yù)測,并與DE-ELM等模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析。實證結(jié)果表明:雙層DE-ELM預(yù)測模型能夠有效地選擇隱層節(jié)點數(shù)目和參數(shù),具有較強(qiáng)的預(yù)測能力和較高的穩(wěn)定性。
【作者單位】： 華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金重大項目(11&ZD156)
【分類號】：F832.51;F224
【正文快照】： 引言股票指數(shù)的預(yù)測問題一直以來都是學(xué)界和業(yè)界十分關(guān)注的話題,指數(shù)平滑預(yù)測法[1]、ARMA(自回歸移動平均模型)[2]和ARCH(自回歸條件異方差模型)[3]等傳統(tǒng)的時間序列分析法被學(xué)者廣泛研究。然而,這些模型具有較強(qiáng)的使用限制,只有滿足特定的條件時才能使用。為了克服這一問題,

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