股票价格预测的建模与仿真研究

研究股票价格准确预测问题,由于股票价格数据具非线性、随机性等变化规律,同时股票市场与国内外经济政治变化有关,传统股票价格预测方法只能对其线性变化规律进行准确预测,无法反映股票价格非线性部分进行有效建模,导致股价预测精度不高。为了提高股票价格预测精度,提出了一种遗传优化BP神经网络的股票价格预测模型。充分利用BP神经网络良好的非线性映射能力,对股票价格变化规律进行建模,并通过遗传算法对BP神经网络模型参数进行优化,从而获最优股票价格最优预测模型。实验结果表明,相对于传统股票价格预测模型,遗传算法优化BP神经网络的股票价格预测模型拟合程度更好,预测精度更高,为股票价格预测提供了依据。     

股票价格短期预测的LM遗传神经网络算法

针对传统神经网络在股票价格预测中易陷入局部最优和预测精度偏低的问题,提出了一种改进的神经网络算法进行求解.改进的算法基于LM算法建立了改进的三层BP神经网络对股票价格建立预测模型,避免算法陷入局部最优,并运用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,提高神经网络对股票价格的预测精度.采用Matlab对上述算法模型进行仿真测试,通过预测4支股票价格的实验证明改进后的神经网络预测算法对股票价格的短期预测有较好的精度和稳定性.     

基于AIGA-BP神经网络的粮食产量预测研究

为了提高预测粮食产量的准确度,针对BP神经网络进行粮食产量预测时易陷入局部最优的缺陷,主要借鉴免疫系统的浓度调节机制和遗传算法的全局寻优特性,用自适应免疫遗传算法（AIGA）来优化BP神经网络的权值和阈值,并给出了具体的优化过程。用优化的神经网络对粮食产量进行了仿真预测,通过仿真实验表明,与BP神经网络预测法和遗传神经网络预测法对比,优化的网络模型在粮食产量预测中取得了更精确的结果。     

神经网络在股票价格预测中的研究

研究准确优化预测股票价格问题,针对影响股票价格具有非线性、不稳定的特征,股票价格由于受到社会经济因素的影响,变化大.采用传统神经网络方法在股票价格预测中易陷入局部极小值,泛化能力受到影响.为了提高股票价格精度,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的RBF神经网络(RBFNN)股票价格预测模型.利用粒子群优化算法的良好的寻优能力,对RBF神经网络参数进行优化,从而加快RBF神经网络运算速度,并提高了RBF神经网络的预测精度.利用粒子群优化的RBF神经模型对上证指数(000001)股票价格进行了验证性测试和分析,实验结果表明,相对于各参比模型,经过粒子群优化的RBF神经网络模型预测方法有更好的收敛性,更强的学习能力,显著地提高了预测精度,可为预测提供依据.     

混合遗传蚁群算法优化BP神经网络预测空气质量

为了进一步提高空气质量指数预测精度,提出一种混合遗传蚁群算法优化BP神经网络的方式对空气质量指数进行预测.首先初始化蚁群算法的信息素分布,对不满足适应度条件的进行遗传算法的交叉、变异操作,进而计算蚁群的状态转移概率和信息素浓度,当适应度值满足条件要求时,将寻优结果作为BP神经网络的最优权值和阈值,来改善单一BP神经网络的不足.最后通过运用西安市的空气质量指数日历史数据进行验证,实验表明,本文所提模型的各个评价指标相对其他对比模型误差更小,在预测精度方面具有更高的说服力,因此能够有效地预测空气质量指数.     

综合改进BP神经网络算法在股价预测中的应用

BP神经网络用于股市等非线性系统的预测具有非常强大的能力。针对标准BP神经网络算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小点问题,提出附加动量法和动态调整学习率法相结合的综合改进BP算法。建立了基于改进算法的股票价格预测系统模型,并对青岛海尔股票价格进行了预测。仿真结果表明,相对于标准BP算法,综合改进的BP算法能明显加快网络的收敛时间,用于股价短期预测是有效可行的,并且能够达到较高的准确性,具有一定的实际应用价值。     

基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析

为了提高BP神经网络预测煤层注水效果的精度,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了遗传算法-BP神经网络模型,并采用该模型对煤层注水湿润半径进行模拟预测。Matlab模拟结果表明,遗传算法-BP神经网络模型的预测结果比BP神经网络模型更准确,平均相对误差降低了40.29%,训练步数减少了1 665步,收敛速度快,稳定性好。     

基于灰色GARCH模型和BP神经网络的股票价格预测

针对传统算法进行股票价格预测存在预测精度低和滞后性大的缺点,提出一种基于灰色GARCH模型和BP神经网络的股票价格预测模型。通过BP神经网络校正灰色GARCH模型预测残差实现股票价格的高精度预测。研究结果表明,与灰色GARCH、BP、GARCH和灰色模型相比较,本文提出的灰色GARCH-BP组合模型可以有效提高股票价格预测精度,为股票价格预测提供新的方法和途径。     

灰色神经网络在股价预测中的应用研究

股票价格受多种因素的综合影响,具有趋势性、较大波动性和随机性等变化特点,单一模型难准确对其变化规律进行准确描述,将灰色理论和BP神经网络相结合构建一种股票价格组合预测模型。采用灰色GM（1,1）预测模型动态预测股票价格变化趋势,运用BP神经网络对灰色GM（1,1）模型预测结果进行修正,以提高股票价格预测精度。采用ST东北高（600003）股票价格对预测模型性能进行测试,结果表明,组合预测模型提高了股票价格的预测精度,更能挖掘股票价格变化规律。     

基于蝙蝠算法优化反向传播神经网络模型的无线网络流量预测

针对无线网络流量数据预测精度不高问题,提出一种基于蝙蝠算法(BA)优化的反向传播(BP)神经网络的分类预测模型——BABP.通过采用蝙蝠算法对BP神经网络模型的初始权值与阈值进行全局寻优,构建崭新的基于蝙蝠算法优化的神经网络模型.通过与基于传统寻优算法遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)算法的反向传播(BP)神经网络模型比较,在无线网络流量数据的分类预测和稳定性方面,提出的BABP模型要优于GABP模型、PSOBP模型;同时,无论迭代次数的多与少,BABP均比GABP、PSOBP算法更快地收敛.实验结果表明,BABP模型在预测精度、寻优速度以及模型稳定性等方面均比GABP、PSOBP模型更具优势.     

基于PCA和IFOA-BP神经网络的股价预测模型

针对基于BP神经网络的股票价格预测模型在价格预测时存在较大误差的问题,在BP神经网络方法的基础上引入了主成分分析方法(PCA)和改进的果蝇算法(IFOA),提出一种基于PCA-IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。通过PCA对股票历史数据进行降维,减少冗余信息;采用改进的果蝇算法优化BP神经网络的初始权值和阈值;建立基于PCA和IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。对上证指数股票价格数据进行仿真验证,仿真结果表明:在股票价格预测中,该模型比BP神经网络、PCA-BP和PCA-FOA-BP的预测精度更高,是一种有效可行的预测方法。     

基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析

针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。     

BP网络的全局最优学习算法

一、概述自从1985年,Rumechere和Mclellatd领导的PDP研究小组提出多层前读网络的误差反传训练算     

灰色神经网络在股票价格预测中的应用

研究股票价格预测问题,股票价格具非线性和不确定性变化规律。传统单一模型只能反映股票价格部分信息,预测精度不高。为了提高股票价格预测精度,在分析股票价格变化特征基础上,提出一种灰色神经网络的股票价格预测方法。首先采用GM(1,1)模型对股票价格进行预测,捕捉其线性、灰色变化规律,然后采用BP神经网络对GM(1,1)预测残差进行建模预测,捕捉其非线性和不确定性变化规律,最后两者结果相加得到股票价格最终预测结果。将灰色神经网络用于浦发银行(60000)股票收盘价为例预测,结果表明,相于传统预测模型,灰色神经网络提高了股票价格预测精度,更能全面挖掘股票价格变化规律,在股票价格预测中具有广泛的应用前景。     

递阶遗传粒子群算法在神经网络设计中的应用

将递阶遗传粒子群算法（HGAPSO）应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法结合了遗传算法在解决离散问题和粒子群算法在解决连续问题上的优势,并利用BP算法沿误差最速下降的能力对连接权重进一步学习,达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明递阶遗传粒子群算法在较大程度上提高了神经网络的学习性能和泛化能力。     

一种基于学习型人工免疫算法的股价预测模型

In traditional artificial immune algorithm, there is no differentiation in clone step and variation step, and BP neural network is prone to obtain local minimum value. This paper presents a hybrid model combining a learning artificial immune algorithm and BP algorithm for stock shares forecast and investment strategy analysis. This model overcomes the shortcomings of artificial immune algorithm in cloning antibody and antibody variation without differentiation, and adds the antibody learning function in the model, accelerating the convergence speed and accuracy of antibody optimization. The simulation results show that the stock price prediction model with learning artificial immune algorithm is superior to BP stock price prediction model in the stock price prediction accuracy and investment strategy.     

自适应遗传退火算法优化BP神经网络及其应用

以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型自适应遗传退火算法（NAGSA）优化BP神经网络模型,该模型采用轮盘赌选择法与精英保留策略相结合的选择算子,在迭代后期通过模拟退火算法对适应度函数进行拉伸,相比传统的自适应遗传算法（AGA）在个体适应度较低时,能够非线性地自适应调节交叉概率和变异概率,从而对BP神经网络的权值和阈值优化并进行网络训练.对在线售书网站注入内存泄漏的代码使之老化,收集实验所需的老化数据进行仿真训练,实验结果表明,NAGSA-BP模型相比于传统遗传算法（GA）、传统自适应遗传算法（AGA）、传统自适应遗传退火算法（NGSA）优化的BP神经网络模型提高了预测精度和取得了优良的收敛效果,在该应用领域验证了本文方法的有效性.