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基于ISNN和HGA的沪深300指数预测方法
1
作者
张钰
陆军
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第6期2156-2159,共4页
提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了沪深300指数预测模型。设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(HGA),并采用HGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对2007年上半年的沪深300指数日收盘价进行了预测分...
提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了沪深300指数预测模型。设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(HGA),并采用HGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对2007年上半年的沪深300指数日收盘价进行了预测分析。实验结果表明,该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小。
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关键词
结构化神经网络
量化正交遗传算法
指数预测
时间序列预测
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题名
基于ISNN和HGA的沪深300指数预测方法
1
作者
张钰
陆军
机构
河北医科大学计算机教研室
国防科学技术大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第6期2156-2159,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(20079862)
国家教育部博士点基金资助项目(20040699025)
文摘
提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了沪深300指数预测模型。设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(HGA),并采用HGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对2007年上半年的沪深300指数日收盘价进行了预测分析。实验结果表明,该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小。
关键词
结构化神经网络
量化正交遗传算法
指数预测
时间序列预测
Keywords
structure-based neural network
orthogonal genetic algorithm with quantization
index forecasting
time serial forecasting
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ISNN和HGA的沪深300指数预测方法
张钰
陆军
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010
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