基于改进型粒子群优化算法的BP网络在股票预测中的应用

秦焱; 朱宏; 李旭伟

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基于改进型粒子群优化算法的BP网络在股票预测中的应用

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本文提出了基于改进型粒子群优化的BP网络学习算法.在该算法中,首先改进了传统的BP算法,有效地使得网络中输入层、隐含层和输出层结点个数达到一个最优解.然后,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法, 使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点,并将该算法应用在了股票预测的应用设计中.结果证明:该算法能够明显减少迭代次数,提高收敛精度, 其泛化性能也优于传统BP算法.

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来源
《计算机工程与科学》 |2008年第4期|66-6879|共4页
作者
秦焱; 朱宏; 李旭伟;
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作者单位

四川大学计算机学院;

四川;

成都;

610064;

四川大学计算机学院;

四川;

成都;

610064;

四川大学计算机学院;

四川;

成都;

610064;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
神经网络; BP算法; BP改进; 网络粒子群算法;

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