| 神经网络在股票价格预测中的研究 |
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| 引用本文： | 郑睿颖,伍应环. 神经网络在股票价格预测中的研究[J]. 计算机仿真, 2011, 28(10) |
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| 作者姓名： | 郑睿颖 伍应环 |
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| 作者单位： | 1. 江西科技师范学院数学与计算机科学学院,江西南昌,330013
2. 南昌理工学院经济管理系,江西南昌,330013 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 股票价格 神经网络 粒子群算法 |
Study on Stock Price Forecasting Based on RBF Neural Network Optimized by PSO |
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| ZHENG Rui-ying,WU Ying-huan. Study on Stock Price Forecasting Based on RBF Neural Network Optimized by PSO[J]. Computer Simulation, 2011, 28(10) |
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| Authors: | ZHENG Rui-ying WU Ying-huan |
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