【摘 要】
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随着经济改革的深入,人们对股票市场越来越重视,对股票预测的方法也不断改进.本文对粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行改进,提出了二者混合算法,并用BP神经网络结合粒子群算
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随着经济改革的深入,人们对股票市场越来越重视,对股票预测的方法也不断改进.本文对粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行改进,提出了二者混合算法,并用BP神经网络结合粒子群算法、遗传算法和它们的混合算法,对股票价格进行预测.主要内容如下:本文首先介绍了人工神经网络、粒子群算法、遗传算法相关原理、流程、优点及缺陷,并分别提出改进惯性权重PSO,选择种子法GA.其中,改进惯性权重PSO在惯性权值下降到某一数值,且两次迭代适应值之差小于另外某一数值时,给惯性权重一小增量;选择种子GA在进行遗传运算时,对原种群复制两次,一份用于交叉,一份用于变异,再把三份合起来,取适应值最高的前三分一个体作为下一代种群.接着,用4个测试函数比较这些算法,结果显示,改进惯性权重法PSO、选择算子法GA优于传统方法.然后提出了PSO和GA并联算法.该算法在每步开始时进行信息交流,各取PSO和GA适应值前10个粒子,对取出粒子的适应值进行排序,把排序前10个粒子放进PSO和GA中,替代取出的粒子,然后同时进行改进惯性权重PSO和选择种子GA迭代,并用上述4个测试函数测试该算法和另外两种PSOGA串联算法,结果显示,PSO和GA并联算法效果最好.最后采用改进效果较好的改进惯性权重PSO、选择种子法GA及PSO、GA并联算法,结合BP神经网络,对股价进行预测,并与现有方法进行了比较.本文采用Matlab 2010b编程,利用英国设菲尔德大学(Sheffield)神经网络工具箱进行了仿真实验,数值结果显示,选择种子GA结合BP神经网络的预测效果较好.
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