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《中北大学》 2011年
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遗传算法与神经网络在股票预测中的分析

刘海玥  
【摘要】:股票市场具有高收益和高风险并存的特性,关于股市分析和预测的研究一直被人们所重视。但股市受到政治、经济等多方面因素的影响,其内部规律非常复杂,导致众多传统预测方法并不理想。近年来,人工神经网络的迅速发展为股票市场的建模和预测提供了新的技术和方法。 人工神经网络是一门非线性科学,它具有很强的容错性、自适应性和非线性的映射能力,克服了传统人工智能方法在信息处理方面的缺陷,使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到了成功的应用。本文旨在分析股市的特征,把握其变化规律,做出较好的预测,为股票市场管理者调控股市、投资者制定投资策略和政府部门规范股市的发展提供可靠依据。 BP网络是一种多层前馈神经网络,能够完成复杂的非线性映射。但它的弱点是收敛速度较慢,网络极易陷入局部极值点,并且初始权值、阈值以及网络结构的选择缺乏依据,具有很大的随机性,这些都影响了BP神经网络的泛化能力。论文详细介绍了动量法与学习率自适应调整法,探讨了网络的拓扑结构、隐节点个数确定的原则、样本数据的选取和预处理、初始参数的确定等问题。为了避免网络陷入局部最小点和提高网络的收敛速度,本文提出由遗传算法优化神经网络的GA-BP算法。优化BP神经网络的初始权值、阈值,确定一个较好的搜索空间,代替随机选取的初始权值、阈值,然后在这个解空间里对网络进行训练、学习至收敛,搜索出最优解。 RBF神经网络是一种新颖有效的前馈式神经网络,它具有最佳逼近的性能和全局最优的特性,并且结构简单,训练速度快。因此,其在股票预测中有其独特的优势。在RBF神经网络中,隐层中心的数量和位置的选择是整个网络性能的关键,直接影晌网络的逼近能力。 GRNN是RBF神经网络的一个分支,网络输入层节点只传递输入信号到隐层,隐层节点由像高斯函数那样的辐射状作用函数构成,输出层节点通常是简单的线性函数。其获取数据之间关系的方法,不同于插值和拟和,能在同一结构下直接以采样或计算得来的数据对网络进行修改,不需要重新计算参数。所以,GRNN具有计算速度快,结果稳定,人为选定的参数少等特点。这也决定了GRNN以最大限度地避免人为主观假定对预测结果的影响。 本文介绍了现有的各种股市预测方法以及神经网络的结构和算法,选取最具代表性的上证指数和个股啤酒花,分别用BP网络、GA-BP网络、RBF网络和GRNN四种模型进行了滚动预测。数值试验结果表明,预测值与实际值基本吻合,神经网络用于股票市场的预测是可行和有效的,有着良好的前景。
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F830.91;F224

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 宋丽丽;石丽;;基于遗传算法优化BP网络的高校生师比预测模型分析[J];沈阳理工大学学报;2013年01期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 贾楠;基于某些人工神经网络的人口预测的研究[D];中北大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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7 张志华;王莉;刘洪;;最大化网络广告收入的投放决策[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 赵瑞艳;李树荣;张晓东;苗荣;;基于混合遗传算法的热传导系统最优控制问题求解[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 王清;宋年年;王佳庆;姚菁;;优化自抗扰控制器在主汽温控制系统中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 张佑春;王平;张公永;;基于D-S证据理论和神经网络的信息融合方法及应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李佳;载人潜器阻力性能的数值和试验预报及外形优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 张亚娟;适应性企业战略协同机制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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6 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 王龙金;零/低航速减摇鳍升力模型及系统控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 贺士晶;核动力装置参数优化设计[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 董慧群;代建制项目风险预警管理研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
2 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
4 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
5 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
6 马水松;多目标遗传算法与非支配集的构造研究[D];山东科技大学;2010年
7 高雪洁;我国证券市场政府监管法律模式探析[D];山东科技大学;2010年
8 李臻;城市公交车辆智能调度优化研究[D];山东科技大学;2010年
9 朱国凯;泰安市农村公路典型路面结构研究[D];山东科技大学;2010年
10 纪二云;基于改进遗传算法的电力系统无功优化的研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
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1 谢培元,游大海,曾次玲,杨朴;基于遗传算法优化BP网络的提前一天市场清算电价预测[J];电力自动化设备;2004年03期
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中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 吴永明;遗传算法在BP神经网络结构优化中的应用研究[D];昆明理工大学;2011年
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【二级引证文献】
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1 高玉明;张仁津;;一种GA-PSO算法优化BP网络的网络流量预测[J];计算机应用与软件;2014年04期
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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1 金瑶;基于支持向量回归机的无迹卡尔曼滤波设计与应用[D];中国地质大学;2013年
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1 刘滢;数据挖掘在股票预测中的应用[D];长春理工大学;2010年
2 郑艳清;粒子群优化的支持向量机在股票预测中的研究与应用[D];广东工业大学;2012年
3 回旋;模糊神经网络在股票预测中的应用研究[D];安徽财经大学;2012年
4 陶嗣干;覆盖算法在股票预测中的应用[D];安徽大学;2010年
5 欧阳光明;基于神经网络的股票预测系统的设计与实现[D];电子科技大学;2011年
6 张宇林;基于混沌时间序列及弹性反馈算法的股票预测方法研究[D];南京航空航天大学;2012年
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8 王振兴;BP-RBF组合神经网络在股票预测中的应用研究[D];兰州商学院;2010年
9 张浩;模糊理论与神经网络在股票预测中的应用研究[D];广西民族大学;2010年
10 黄舟;基于PCA的GA-BP网络对股票预测研究[D];华东理工大学;2013年
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