【摘 要】
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证券市场是一个高度复杂的非线性动态系统,其时间序列的变化涉及到政治的、经济的、心理的诸多不确定因素的影响。要对证券价格做出准确的预测,需要一种能系统的反应在多种因
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证券市场是一个高度复杂的非线性动态系统,其时间序列的变化涉及到政治的、经济的、心理的诸多不确定因素的影响。要对证券价格做出准确的预测,需要一种能系统的反应在多种因素共同作用下的证券价格预测方法。针对证券市场的高度非线性,本文设计了一种用遗传算法优化的BP神经网络模型应用于证券价格的预测。本文将遗传算法与BP神经网络结合,建立了一种遗传BP神经网络。对遗传算法参数及BP神经网络参数的设置进行了详细探讨,描述了遗传BP算法实现步骤。利用三层遗传BP神经网络对证券市场的股市建立预测模型。通过股票预测试验,分析并验证了这种遗传BP神经网络模型的实用性。
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