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一种新的非线性神经网络集成股市预测模型

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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．

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来源
《全国第19届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2008)》|2008年|831-839|共9页
会议地点合肥
作者

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作者单位

中国仪器仪表学会;

中国系统仿真学会;

合肥工业大学;

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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
遗传算法; 神经网络; 贝叶斯正则化; 股票市场; 市场预测模型;

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