針對當(dāng)前智能算法對股票市場預(yù)測精度不高的問題,提出使用布谷鳥算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CS-BP)的方法,對股票市場進(jìn)行預(yù)測。并與粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(PSO-BP)和遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(GA-BP)的測試結(jié)果進(jìn)行比較。通過對SZ300091(金通靈)日線的收盤價數(shù)據(jù)回測分析看出,布谷鳥算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型明顯優(yōu)于這兩種算法,能有效對股票市場進(jìn)行預(yù)測,對于30天的預(yù)測精度約為98.633%。

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【文章目錄】：
0 引言
1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2 布谷鳥算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2. 1 布谷鳥算法
    2. 2 布谷鳥算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股票預(yù)測步驟
3 數(shù)據(jù)分析
    3. 1 數(shù)據(jù)樣選
    3. 2 數(shù)據(jù)預(yù)測及結(jié)果分析
4 結(jié)語



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