CAJ | 학술논문

针对股价具有复杂的非线性动态的特点，提出了一种基于遗传算法（GA）改进的Elman神经网络（GA-ELman）模型。利用遗传算法的全局搜索能力对Elman神经网络的初始权值行优化，建立GA-Elman网络。文章选择上证A股浦发银行（600000）2014年1月2日到2014年8月29日连续183个交易日的数据建立网络，对后面20个交易的收盘价日进行预测。结果表明，本文建立的GA-ELman模型具有较高的预测精度，具有一定实用性。
침대고개구유복잡적비선성동태적특점，제출료일충기우유전산법（GA）개진적Elman신경망락（GA-ELman）모형。이용유전산법적전국수색능력대Elman신경망락적초시권치행우화，건립GA-Elman망락。문장선택상증A고포발은행（600000）2014년1월2일도2014년8월29일련속183개교역일적수거건립망락，대후면20개교역적수반개일진행예측。결과표명，본문건립적GA-ELman모형구유교고적예측정도，구유일정실용성。