本文關鍵詞：基于優(yōu)化回聲狀態(tài)網絡的股價預測研究

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【摘要】：股票市場是一個充斥著各種噪聲的動態(tài)非線性系統(tǒng),能夠精確地對其進行預測是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。本文構建的BCC-ESN模型,是運用細菌群體趨藥性算法(BCC)來優(yōu)化回聲狀態(tài)網絡(ESN)的權值結構,在繼承ESN優(yōu)良性質的同時,具有更高的模型預測能力。實驗證明,BCC-ESN模型比前饋神經網絡具有更好的學習和預測能力。經對上證指數進行短期價格預測,結果與BP網絡、Elman網絡和ESN網絡進行比較,BCC-ESN模型精度明顯優(yōu)于其他三種網絡預測。同時,在運算效率上,BCC-ESN模型繼承了ESN的運算優(yōu)勢,明顯優(yōu)于其他神經網絡預測模型,是一種切實可行、高效的預測算法,尤其在股票時間序列預測中有廣泛的實用價值。針對BCC-ESN模型在訓練預測中遇到的問題,比如耗費時間過長和過度擬合問題,本文亦提供了簡單易行的思路和方法。
【作者單位】： 南京大學商學院;
【關鍵詞】： 回聲狀態(tài)網絡 細菌群體趨藥性算法 股票價格預測 算法優(yōu)化
【基金】：國家自然科學基金資助項目(70972032) 國家社科重點資助項目(08AJY029) 江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程項目資助項目(PAPD)
【分類號】：TP18;F830.91
【正文快照】： 0引言股票市場是一個充斥著各種噪聲的動態(tài)非線性系統(tǒng),容易受到各種因素(包括政治事件、宏觀經濟數據、投資者情緒等)的影響。針對股票市場表現出的不同特點,人們提出了多種多樣的分析和預測方法,比如基本面分析法、技術分析法和時間序列分析法等。然而,高噪聲、嚴重非線性和

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