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基于差分进化入侵杂草算法的股价预测模型

来源 :辽宁科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dabei008

【摘 要】

：

针对入侵杂草算法易陷入局部最优、后期寻优精度较低等不足,提出一种差分进化入侵杂草（DEIWO）算法用于训练前向神经网络,结合入侵杂草算法的种群多样性和差分进化算法的启发式

【作 者】

：

吕笑颜 姜仁全 李少博 项堃 

【机 构】

：

辽宁科技大学理学院

【出 处】

：

辽宁科技大学学报

【发表日期】

：

2014年6期

【关键词】

：

入侵杂草优化算法 差分进化入侵杂草算法 神经网络学习算法 神经网络预测模型 invasive weed optimization algorithm  diff 

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针对入侵杂草算法易陷入局部最优、后期寻优精度较低等不足,提出一种差分进化入侵杂草（DEIWO）算法用于训练前向神经网络,结合入侵杂草算法的种群多样性和差分进化算法的启发式搜索等特质以增强算法的全局搜索能力和局部挖掘能力,建立基于DEIWO算法的神经网络预测模型.通过实例验证了本文改进的算法具有较好的寻优精度和收敛速度,预测模型可行和有效.

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