【摘 要】
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目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数
【基金项目】
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厦门大学科研启动基金项目(060-yk0011)
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目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数进行映射而不改变染色体的表达方式,以便更好地进行杂交变异.同时还提出了一种更能准确地反映网络误差的误差函数,它是利用相对误差并综合其他相关因素来定义的,通过实验对比分析,该误差函数使预测更加准确.最后,从编码方式以及网络误差出发提出了相应的遗传算法的适应度函数.实验中对股票及其他数据进行了测试,并与其他的预测模型进行了对比分析.通过实验表明,
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