【摘 要】
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BP神经网络具有处理非线性问题的能力,但是其收敛速度慢,易于陷入局部最优.因此引入智能优化算法中的遗传算法（Genetic Algorithm,GA）与其融合.首先基于时间序列确定神经网络中
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BP神经网络具有处理非线性问题的能力,但是其收敛速度慢,易于陷入局部最优.因此引入智能优化算法中的遗传算法（Genetic Algorithm,GA）与其融合.首先基于时间序列确定神经网络中的输入和输出指标,通过遗传算法优化权值阈值取代BP神经网络中随机初始的权值阈值.以云南白药股价（000538）为例进行仿真实验,结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络模型（GA-BP神经网络）预测性能更优.
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