【摘 要】
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股票市场是一个高度非线性的系统,通过传统的方法建立较为精确的预测模型比较困难。文章建立了基于遗传算法的LMBP神经网络组合预测模型。利用遗传算法优化BP神经网络的连接
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股票市场是一个高度非线性的系统,通过传统的方法建立较为精确的预测模型比较困难。文章建立了基于遗传算法的LMBP神经网络组合预测模型。利用遗传算法优化BP神经网络的连接权和阈值。采用LMBP算法改进模型的收敛速度。实例验证表明,在建模样本和预测因子相同的条件下,该模型比传统BP网络的预测结果稳定且精度高。
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