计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2009年
1期
214-216,220
,共4页
Elman神经网络%遗传算法%股票价格%预测
Elman神經網絡%遺傳算法%股票價格%預測
Elman신경망락%유전산법%고표개격%예측
针对证券市场运作的复杂性,提出了一种改进的Elman动态神经网络模型,并成功地将其应用于东风汽车的股价预测.采用遗传算法对网络结构和权值进行优化,提高了网络的预测精度,加快了收敛速度,克服了以往传统预测方法和静态网络预测方法的缺点.实验结果表明,将改进的Elman网络模型用于股市投资是可行的、有效的,具有一定的合理性和应用前景.
針對證券市場運作的複雜性,提齣瞭一種改進的Elman動態神經網絡模型,併成功地將其應用于東風汽車的股價預測.採用遺傳算法對網絡結構和權值進行優化,提高瞭網絡的預測精度,加快瞭收斂速度,剋服瞭以往傳統預測方法和靜態網絡預測方法的缺點.實驗結果錶明,將改進的Elman網絡模型用于股市投資是可行的、有效的,具有一定的閤理性和應用前景.
침대증권시장운작적복잡성,제출료일충개진적Elman동태신경망락모형,병성공지장기응용우동풍기차적고개예측.채용유전산법대망락결구화권치진행우화,제고료망락적예측정도,가쾌료수렴속도,극복료이왕전통예측방법화정태망락예측방법적결점.실험결과표명,장개진적Elman망락모형용우고시투자시가행적、유효적,구유일정적합이성화응용전경.
