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《全国第19届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集(下册)》2008年
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一种新的非线性神经网络集成股市预测模型

李蓬宁  
【摘要】:针对神经网络在股票市场预测研究的问题,利用遗传算法的全局搜索能力,同时进化设计神经网络的网络结构和初始连接权,获得一组合适网络结构和初始连接权,再进行新一轮 BP 神经网络训练,生成神经网络的集成个体,再用贝叶斯正则化神经网络对其集成,生成神经网络的输出结论, 以此建立股市预测模型。通过上证指数进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好, 易于操作,具有很好的应用价值。

【参考文献】
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