【摘要】：針對股票市場中價格序列是一個復(fù)雜的非線性動態(tài)系統(tǒng),同時難以實現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測的問題,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,利用其較強(qiáng)的非線性處理能力進(jìn)行股票價格預(yù)測研究,同時利用具有全局搜索能力的遺傳算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化研究,得到性能更加優(yōu)越的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.分別使用傳統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股票價格預(yù)測,實驗結(jié)果表明:利用遺傳算法優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和逼近性能上都有明顯改進(jìn)和提高,能夠有效地反映股票價格的波動特性,提高股價預(yù)測的準(zhǔn)確性.該研究成果對股票市場規(guī)律的研究具有一定的參考價值和指導(dǎo)意義.
[Abstract]:In view of the problem that price sequence is a complex nonlinear dynamic system and it is difficult to predict accurately in stock market, RBF neural network method is used to study stock price prediction by using its strong nonlinear processing ability. At the same time, the genetic algorithm with global search ability is used to optimize the RBF neural network, and a more superior neural network model is obtained. Traditional RBF neural network and genetic algorithm optimized RBF neural network are used to predict stock price respectively. The experimental results show that the structure and approximation performance of the RBF neural network optimized by genetic algorithm are obviously improved and improved, which can effectively reflect the volatility of stock price and improve the accuracy of stock price prediction. The research results have certain reference value and guiding significance to the research of stock market law.
【作者單位】： 中央財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：遼寧省教育廳基金資助項目(L2010173)
【分類號】：F832.51;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2209337