【摘要】：針對股票市場中價格序列是一個復雜的非線性動態(tài)系統(tǒng),同時難以實現(xiàn)準確預測的問題,采用RBF神經網絡方法,利用其較強的非線性處理能力進行股票價格預測研究,同時利用具有全局搜索能力的遺傳算法對RBF神經網絡進行優(yōu)化研究,得到性能更加優(yōu)越的神經網絡模型.分別使用傳統(tǒng)RBF神經網絡和遺傳算法優(yōu)化后的RBF神經網絡進行股票價格預測,實驗結果表明:利用遺傳算法優(yōu)化后的RBF神經網絡在網絡的結構和逼近性能上都有明顯改進和提高,能夠有效地反映股票價格的波動特性,提高股價預測的準確性.該研究成果對股票市場規(guī)律的研究具有一定的參考價值和指導意義.
[Abstract]:In view of the problem that price sequence is a complex nonlinear dynamic system and it is difficult to predict accurately in stock market, RBF neural network method is used to study stock price prediction by using its strong nonlinear processing ability. At the same time, the genetic algorithm with global search ability is used to optimize the RBF neural network, and a more superior neural network model is obtained. Traditional RBF neural network and genetic algorithm optimized RBF neural network are used to predict stock price respectively. The experimental results show that the structure and approximation performance of the RBF neural network optimized by genetic algorithm are obviously improved and improved, which can effectively reflect the volatility of stock price and improve the accuracy of stock price prediction. The research results have certain reference value and guiding significance to the research of stock market law.
【作者單位】： 中央財經大學會計學院;遼寧工程技術大學軟件學院;
【基金】：遼寧省教育廳基金資助項目(L2010173)
【分類號】：F832.51;F224

【參考文獻】

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本文編號：2209337