【摘 要】
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针对当前智能算法对股票市场预测精度不高的问题,提出使用布谷鸟算法优化神经网络(CS-BP)的方法,对股票市场进行预测。并与粒子群算法优化神经网络模型(PSO-BP)和遗传算法优
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,北京交通大学电子信息工程学院,西安外国语大学英文学院
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针对当前智能算法对股票市场预测精度不高的问题,提出使用布谷鸟算法优化神经网络(CS-BP)的方法,对股票市场进行预测。并与粒子群算法优化神经网络模型(PSO-BP)和遗传算法优化神经网络模型(GA-BP)的测试结果进行比较。通过对SZ300091(金通灵)日线的收盘价数据回测分析看出,布谷鸟算法优化神经网络模型明显优于这两种算法,能有效对股票市场进行预测,对于30天的预测精度约为98.633%。
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