本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股價(jià)預(yù)測模型

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【摘要】：隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,投資理財(cái)已成為常態(tài),股票投資順勢成為許多人的選擇,其中股票價(jià)格預(yù)測成為投資者最關(guān)心的問題.股票市場中各種因素錯(cuò)綜復(fù)雜,主次關(guān)系變化不定,股票價(jià)格不僅受買賣雙方的影響,也與國內(nèi)外政策,投資者的主觀意識等因素有直接關(guān)系.所以股票價(jià)格具有隨機(jī)性較強(qiáng)的特點(diǎn),因此研究一種正確率較高的股票價(jià)格預(yù)測模型具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義.本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法結(jié)合的方法對股票價(jià)格預(yù)測進(jìn)行研究.針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值隨機(jī),遺傳算法易陷入局部最優(yōu)解等問題,給出了一種基于自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股價(jià)預(yù)測模型,通過自適應(yīng)遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測分析.由于是股票價(jià)格波動千差萬別,采用單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票價(jià)格波動較大的情況下無法獲得較高的預(yù)測精度,因此本文還給出了一種基于自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股價(jià)預(yù)測模型,來提高模型收斂速度與預(yù)測精度.最后通過MATLAB編程實(shí)現(xiàn)了本文所給出的股價(jià)預(yù)測模型,并使用真實(shí)的股票數(shù)據(jù)進(jìn)行股價(jià)預(yù)測,通過仿真分析可知,本文所給出的預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度。
【學(xué)位授予單位】：延安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F832.51;F426.1;TP18

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 孫建永,申建中,徐宗本;一類自適應(yīng)遺傳算法的理論分析與數(shù)值模擬[J];西安交通大學(xué)學(xué)報(bào);2000年12期

2 王棟;孫明U，

本文編號：1274214