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相似文献
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1.
针对股票预测的特点,选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试。为了避免传统的预测算法(如BP算法)的一些弊端,使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持向量机对该上市公司股票走势进行预测。测试表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,预测达到了让人满意的效果。  相似文献   

2.
针对股票预测的特点,选择了对上市公司股票走势有重要影响的相关数据并对其进行测试,为了避免传统的神经网络分类方法(如BP算法)的学习过程收敛速度慢、网络性能差、可能存在局部极小值等弊端,文中使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的交叉覆盖算法对上市公司股票走势进行预测,结果表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,且速度快,结果的可解释性强,预测达到了让人满意的效果。  相似文献   

3.
针对股票预测的特点,选择了对上市公司股票走势有重要影响的相关数据并对其进行测试,为了避免传统的神经网络分类方法(如BP算法)的学习过程收敛速度慢、网络性能差、可能存在局部极小值等弊端,文中使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的交叉覆盖算法对上市公司股票走势进行预测,结果表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,且速度快,结果的可解释性强,预测达到了让人满意的效果.  相似文献   

4.
基于神经网络的证券市场预测   总被引:8,自引:0,他引:8  
利用BP网络很强的非线性映射功能,建立影响股票相关因素与股票开盘价、收盘价之间的关系,综合传统预测和滚动预测方法,建立了一个预测股票走势的模型,并用2000年的上证综合指数进行了验证。  相似文献   

5.
肖菁  潘中亮 《计算机应用》2012,32(Z1):144-146,150
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.  相似文献   

6.
由于传统BP神经网络的训练过程对初始权值及阈值的依赖程度较大,且较优的初始权值及阈值又无法精确获取,采用哈里斯鹰算法对BP神经网络的权值、阈值进行优化。将BP神经网络训练过程中的误差作为适应度函数,并利用鸢尾花数据构建BP神经网络的训练集及测试集。测试结果表明,哈里斯鹰算法能够有效地优化权值及阈值并降低训练误差。BP神经网络的测试集分类准确率为86%,而经过哈里斯鹰算法优化后,BP神经网络的测试集分类准确率达到了96%。  相似文献   

7.
提高光伏发电功率预测精度对保障智能电网安全稳定运行有重要意义。针对传统BP神经网络存在预测精度不高且收敛速度慢的弊端,提出一种基于粒子群(PSO)差分进化(DE)并行计算优化BP神经网络的光伏发电短期预测方法。首先分析影响因素重要程度,通过带权重的欧式距离筛选相似的训练样本集。其次,对粒子群分组,通过粒子群和差分进化混合算法对粒子组内和组间优化,以保证种群多样性、提高预测稳定和精度、避免局部最优。然后,建立预测模型,通过基于spark的内存计算平台,将PSO-DE-BP算法并行优化以提高算法运行效率。最后,根据不同天气类型的预测结果对模型进行分析验证,此方法比PSO-BP、BP算法模型具有更高的稳定性和预测精度。  相似文献   

8.
研究了共轭梯度算法、拟牛顿算法、LM算法三类常用的数值优化改进算法,基于这三类数值优化算法分别对BP神经网络进行改进,并构建了相应的BP神经网络分类模型,将构建的分类模型应用于二维向量模式的分类,并进行了泛化能力测试,将不同BP网络分类模型的分类结果进行对比. 仿真结果表明,对于中小规模的网络而言,LM数值优化算法改进的BP网络的分类结果最为精确,收敛速度最快,分类性能最优;共轭梯度数值优化算法改进的BP网络的分类结果误差最大,收敛速度最慢,分类性能最差;拟牛顿数值优化算法改进的BP网络的分类结果误差值、收敛速度及分类性能介于上述两种算法之间.  相似文献   

9.
基于遗传算法的BP网络快速自适应性算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析了标准BP网络存在的问题。利用遗传算法 ,探讨了确定初始学习速率、动量项值和BP网络结构的快速自适应性算法 ,并将该算法应用于XOR问题的学习和地下井巷开挖中岩爆的预测。实验结果表明 ,基于遗传算法的BP网络快速自适应性算法 ,可以避免手工试算决定BP结构的弊端 ,并且优化后的BP网络具有较快的收敛速度和较强鲁棒性  相似文献   

10.
为了避免传统方法预测短期电力负荷建模复杂性,将改进遗传算法(GA)和误差反向传播(BP)算法相结合构成的混合算法用于训练人工神经网络,结合电力负荷历史数据,对短期电力负荷进行仿真预测。仿真结果表明,该混合算法有效地解决了常规BP算法学习网络权值收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等问题,具有较快的收敛速度和较高的预测精度。  相似文献   

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