计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
z1期
144-146,150
,共4页
LM算法%遗传算法%BP神经网络%股票价格短期预测%葛南维尔移动平均线
LM算法%遺傳算法%BP神經網絡%股票價格短期預測%葛南維爾移動平均線
LM산법%유전산법%BP신경망락%고표개격단기예측%갈남유이이동평균선
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.
針對傳統神經網絡在股票價格預測中易陷入跼部最優和預測精度偏低的問題,提齣瞭一種改進的神經網絡算法進行求解.改進的算法基于LM算法建立瞭改進的三層BP神經網絡對股票價格建立預測模型,避免算法陷入跼部最優,併運用遺傳算法優化神經網絡的權值和閾值,提高神經網絡對股票價格的預測精度.採用Matlab對上述算法模型進行倣真測試,通過預測4支股票價格的實驗證明改進後的神經網絡預測算法對股票價格的短期預測有較好的精度和穩定性.
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