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一种基于遗传BP神经网络的预测模型

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目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,本文提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数进行映射而不改变染色体的表达方式,以便更好地进行杂交变异.同时还提出了一种更能准确地反映网络误差的误差函数,它是利用相对误差并综合其他相关因素来定义的,通过实验对比分析,该误差函数使预测更加准确.最后,从编码方式以及网络误差出发提出了相应的遗传算法的适应度函数.实验中对股票及其他数据进行了测试,并与其他的预测模型进行了对比分析.通过实验表明,提出的遗传BP神经网络模型适用于长趋式预测,同时预测结果准确率高.

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来源
《第二十三届中国数据库学术会议（NDBC2006）》|2006年|338-343|共6页
会议地点广州
作者
林香; 姜青山; 熊腾科;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
数据挖掘; 长趋式预测; 金融预测; 遗传BP神经网络;

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