用QCEA优化的RBF神经网络及其在股市预测的应用

来源 :华侨大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：anweiban

【摘要】

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采用量子克隆进化算法（QCEA）对径向基函数（RBF）神经网络的参数进行优化学习,并通过对不同样本容量和量子旋转角的实验,将量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络应用于上证指

【作者】

：

张新红雷素娟

【机构】

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华侨大学数量经济研究院

【出处】

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华侨大学学报：自然科学版

【发表日期】

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2011年3期

【关键词】

：

径向基函数神经网络量子克隆进化算法股市预测 radial basis function neural network quantum clonal

【基金项目】

：

国务院侨办科研基金资助项目（04QSK05）, 华侨大学高层次人才科研启动项目（05BS104）

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采用量子克隆进化算法（QCEA）对径向基函数（RBF）神经网络的参数进行优化学习,并通过对不同样本容量和量子旋转角的实验,将量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络应用于上证指数的预测分析中.仿真实验表明：经量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络将全局搜索和局部寻优有机地结合起来,收敛速度快、种群多样性好,并可有效抑制早熟现象.

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