基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測(cè)研究.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)和金融市場(chǎng)的不斷擴(kuò)大，股票已經(jīng)成為人們經(jīng)濟(jì)生活的重要組成部分。股票市場(chǎng)出現(xiàn)以后，人們就試圖研究股票的價(jià)格波動(dòng)，掌握價(jià)格波動(dòng)的規(guī)律，學(xué)術(shù)界發(fā)明了多種研究方法來(lái)對(duì)股票進(jìn)行預(yù)測(cè)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方面的經(jīng)典算法而備受投資者和研究人員的青睞，但是，BP算法由于本身存在收斂速度慢、容易陷入局部極小點(diǎn)等缺陷導(dǎo)致其預(yù)測(cè)效率較低。
　　本文在深入分析股票價(jià)格預(yù)測(cè)面臨的問(wèn)題和比較多種股票價(jià)格預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上，探討了遺傳B

2、P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。首先，采用遺傳算法搜索出的最優(yōu)個(gè)體作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閥值，再使用試湊法確定隱含層節(jié)點(diǎn)的具體個(gè)數(shù)，構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。接著，采用BP算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練過(guò)程自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率?；谶z傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，既能發(fā)揮遺傳算法的全局搜索性，也能發(fā)揮BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速性和高效性。兩者有機(jī)結(jié)合，加快運(yùn)算效率，增強(qiáng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和對(duì)股票的預(yù)測(cè)能力。
　　基于這個(gè)算法思想，本文構(gòu)建了預(yù)測(cè)模型