【摘 要】
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为了克服神经网络易陷入局部最小值和收敛速度慢等缺点，文章引入多种群遗传算法，将神经网络的初始权值和阈值作为寻优目标，利用遗传算法求出最优值，并且建立了一个多种群结构，在克
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为了克服神经网络易陷入局部最小值和收敛速度慢等缺点，文章引入多种群遗传算法，将神经网络的初始权值和阈值作为寻优目标，利用遗传算法求出最优值，并且建立了一个多种群结构，在克服遗传算法早熟收敛的同时，可以兼顾算法的全局寻优和局部寻优。实证结果表明：优化后的神经网络模型比传统的神经网络模型有更好的预测效果。在数据处理上，考虑到金融数据的非线性特征，采用了非参数核估计方法，将无关变量进行剔除。
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