基于遗传算法的神经网络金融时序预测的研究
基于简单遗传算法的神经网络训练速度慢、易陷入局部极值,用具有较好的全局搜索能力自适应遗传算法来优化神经网络权值和阈值,设计了基于自适应遗传算法的BP神经网络的股票预测系统.该系统根据对股票历史数据分析,预测股价未来几天时间的走势.结果表明,改进算法具有很强的可行性和高效性.
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