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一种改进的遗传神经网络及其在股市中的应用

An Improved Genetic Neutral Network with Application in the Stock Market

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【作者】 叶德谦刘波

【Author】 YE De-qian LIU Bo ICDZ - Institute for Information Technology, Yanshan University, Qin Huangdao 066004, China

【机构】 燕山大学中德信息技术合作研究所

【摘要】 由于BP神经网络有自身的很多缺陷,为改善其网络的性能,将它与一种改进的遗传算法相结合,这种具有性别特征的遗传算法根据性别的不同而进行不同的交叉变异操作,这能有效地保持群体的多样性,避免算法陷入局部极值而出现早熟现象,并将其用于对股市的预测,取得了较好的预测效果。

【Abstract】 Because BP neutral network has some defect, we combine neutral network with improved genetic algorithm in order to improve the performance of the BP neutral network. This genetic algorithm which has the character of sex could do different operation of crossover and mutation according to the different sex. So it can preserve the diversity of population effectively and avoid falling into partial extremum and the phenomena of prematurity. We finally apply it to prediction of stock market and have obtained good effect.

  • 【会议录名称】 计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集
  • 【会议名称】全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议
  • 【会议时间】2007-08
  • 【会议地点】中国浙江宁波
  • 【分类号】TP183
  • 【主办单位】中国仪器仪表学会(CIS)、中国系统仿真学会(CSSS)、中国仪器仪表学会微型计算机应用学会(CACIS)、中国系统仿真学会复杂系统建模与仿真计算专业委员会筹备处(CSSC)
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