【摘 要】
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为提高股票预测的准确度和减少运行时间，提出了一种改进的非支配排序遗传算法与极致梯度提升树模型相结合（INSGA-III-XGBoost）的股票预测模型。该模型特征工程包括小波分解、扩展特征、数据清洗、归一化。模型采用两种过滤式特征选择的集成信息初始化种群优化NSGA-III算法，以最大化准确度和最小化解的解决方案大小作为优化方向，使用多染色体混合编码的方式同步进行特征选择和优化模型参数。最后，将选
【基金项目】
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国家科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目（2018AAA0101301）； 广东省普通高校“人工智能”重点领域专项项目（2019KZDZX1011）； 高等学校“创新强校工程“创新项目：基于机器学习算法的科技成果转化精准推荐模型研究（2018KTSCX222）； 东莞市社会发展
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为提高股票预测的准确度和减少运行时间，提出了一种改进的非支配排序遗传算法与极致梯度提升树模型相结合（INSGA-III-XGBoost）的股票预测模型。该模型特征工程包括小波分解、扩展特征、数据清洗、归一化。模型采用两种过滤式特征选择的集成信息初始化种群优化NSGA-III算法，以最大化准确度和最小化解的解决方案大小作为优化方向，使用多染色体混合编码的方式同步进行特征选择和优化模型参数。最后，将选择的特征子集和参数输入XGBoost训练预测并迭代优化。实验结果表明，INSGA-III-XGBoost算法与未改进的多目标特征选择算法和单目标特征选择算法相比，平均准确度最高、解方案最小、运行时间最短；与深度学习模型相比，不仅准确度更高、运行用时大幅减少，并且该模型具有可解释性。
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