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小波包较之于小波可以更为灵活地提取分散在不同尺度上的信号特征,结合神经网络也就可获得更好的预测精度.本文按此方式建立了一种混合杂交模型用于股票市场价格波动预测,并为获得最优预测精度,本文利用遗传算法进行小波包最优分解选择和神经网络参数选择.通过对上证综指的实证研究,表明这种混合杂交模型的性能优于同类神经网络模型和基于小波分解的神经网络模型.