基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的股票預測研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟快速增長和金融市場的不斷擴大，股票已經(jīng)成為人們經(jīng)濟生活的重要組成部分。股票市場出現(xiàn)以后，人們就試圖研究股票的價格波動，掌握價格波動的規(guī)律，學術界發(fā)明了多種研究方法來對股票進行預測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為大數(shù)據(jù)預測方面的經(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等缺陷導致其預測效率較低。
　　本文在深入分析股票價格預測面臨的問題和比較多種股票價格預測方法的基礎上，探討了遺傳B

2、P神經(jīng)網(wǎng)絡算法對股票價格進行預測的方法。首先，采用遺傳算法搜索出的最優(yōu)個體作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值和閥值，再使用試湊法確定隱含層節(jié)點的具體個數(shù)，構造BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構。接著，采用BP算法訓練網(wǎng)絡，訓練過程自動調整學習率?；谶z傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，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)絡的快速性和高效性。兩者有機結合，加快運算效率，增強BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力和對股票的預測能力。
　　基于這個算法思想，本文構建了預測模型