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文檔簡介
1、隨著人工智能和電子商務(wù)的發(fā)展，供應鏈走進人們的生活，正在不斷地引起人們的注意。預測在供應鏈中處于核心的地位，特別是對于銷售價格的預測。然而供應鏈中銷售價格的預測又是一個十分復雜的問題，傳統(tǒng)的預測算法無法滿足其要求。目前，由于隱馬爾可夫模型作為經(jīng)濟預測中的研究熱點，同時進化算法又在不斷發(fā)展和壯大，所以供應鏈中的價格預測是以隱馬爾可夫為新的研究思路，以進化算法為理論基礎(chǔ)。
首先，本文以隱馬爾可夫理論和遺傳算法為基礎(chǔ)，提出隱馬爾可夫
2、與量子遺傳算法的組合預測模型。由于隱馬爾可夫預測模型對初始參數(shù)有較強的依賴，單獨采用該模型預測精度不高，為此本文綜合考慮了組合預測模型的發(fā)展前景，引入?yún)f(xié)同演化算法中分而治之的思想，將隱馬爾可夫與遺傳算法相結(jié)合。但遺傳算法在多次迭代的情況下，容易引起收斂速度過慢、早熟，陷入局部極值最優(yōu)等問題。對遺傳算法的這種不足，本文選取的量子遺傳算法能夠有效的改善這些問題。
然后，本文將隱馬爾可夫量子遺傳算法應用到股票市場，選取雅虎財經(jīng)網(wǎng)站上
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