【摘 要】
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股票市场与人们的生活和经济的发展密切相关,如何对股票价格进行有效、准确预测一直是人们关注的热点问题之一.由于股票市场受到政治、经济等诸多因素的影响,它是一种非常复
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股票市场与人们的生活和经济的发展密切相关,如何对股票价格进行有效、准确预测一直是人们关注的热点问题之一.由于股票市场受到政治、经济等诸多因素的影响,它是一种非常复杂的非线性动态系统,使得对股票价格进行预测有一定的难度.而神经网络理论上可以拟合任意复杂的非线性变换,所以本文应用BP、RBF神经网络模型进行股票价格的预测.本文在综述了股票价格的研究背景、意义及研究方法,神经网络和布谷鸟原理及算法后,重点研究了神经网络及其改进算法预测股票价格的问题.首先针对传统的BP神经网络随机选取的初始连接权值和阈值易使网络陷入局部最优的缺点,提出了基于高斯扰动的布谷鸟搜索算法(GCS)优化其网络初始连接权值和阈值的改进算法,并将改进的算法(PCA-GCS-BP)对铁龙物流这只股票进行了预测,仿真结果表明,基于PCA的GCS-BP网络预测模型的预测精度比PCA-BP模型的高;其次,针对传统的RBF神经网络在选取中心矢量参数时的不足,提出用具有较强跳出局部最优的高斯扰动的布谷鸟算法(GCS)优化RBF神经网络的中心矢量的改进算法,并将该算法应用于股票价格及涨跌的预测,最后用测试样本对该算法与传统RBF算法的预测效果进行了对比,仿真结果表明,该算法的预测精度比传统的RBF算法具有更高的预测精度;最后对本文内容进行了总结,并对今后的工作做了更进一步的展望.
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