【摘 要】
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BP神经网络在预测股票价格等非线性系统中表现出了非常强大的功能,但也存在固有的缺陷。为了提高其预测精度,首先对萤火虫算法实施改进策略,提出一种自适应的萤火虫算法(SFA)
【基金项目】
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陕西省软科学研究计划项目:陕西企业自主创新及实现方式问题研究(2014KRM2801);西安市教育科技重大招标项目:创新教师评价模式全面提升教师综合素质研究(2015ZB-ZY04)
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BP神经网络在预测股票价格等非线性系统中表现出了非常强大的功能,但也存在固有的缺陷。为了提高其预测精度,首先对萤火虫算法实施改进策略,提出一种自适应的萤火虫算法(SFA),再与BP网络相结合,建立基于自适应萤火虫算法的BP神经网络模型(SFA-BP),继而进行股价预测。通过选取的4种股票数据,对BP、FA-BP和SFA-BP模型进行股价预测精度的仿真对比分析。结果表明SFABP模型的预测精度明显优于另外两种模型,能有效预测股票价格,具有一定的实用性。
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