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时间:2018-08-05
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1、『IIIIIlIIIIIIIIIIIIIIMIrlIIIIIlI+H+IIIlY1437272分类号:——UDC:工学硕士学位论文(高校教师)密级:——编号:——基于神经网络和遗传算法的证券预测技术的研究硕士研究生:苏丹指导教师:蔡绍滨教授学位级别:工学硕士学科、专业:计算机应用技术所在单位:黑河学院论文提交日期:2007年4月2日论文答辩日期:2008年3月2日学位授予单位:哈尔滨工程大学哈尔滨工程大学硕+学位论文摘要预测是科学管理的重要环节,是决策、规划的前提,在社会经济管理中,经常要对某一事物或系统的发展趋势进行预测和分析。而股票市场是经济的报警器,其作用
2、不仅被政府所重视,而且受到投资大众的普遍关注。起源于上世纪四十年代的人工神经网络是人工智能的一个分支,它在很多领域得到了广泛的应用。神经网络能学习贮存以往的历史经验知识,并能外推到未来,这是神经网络用于预测领域的理论依据。对于时间序列的股市预测,神经网络比其他数学模型更有效,而且精确度更高。遗传算法具有强大的搜索能力,因此可以用来解决很多常规方法无法解决的问题。遗传算法与神经网络结合后,使得神经网络的结构参数等达到最优,大大地增强了神经网络的性能,使智能计算得到了突飞猛进的发展。因此对遗传算法和神经网络的研究具有很重要的意义。本文基于股票市场高度非线性的特点,从
3、遗传算法和神经网络的基本理论入手,提出了一种GA—BP算法,来解决基本BP算法在权值调整过程中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点的不足。GA—BP算法具有遗传算法全局搜索的特点,注重搜索未知区域,同时也具有神经网络处理速度快、精度较高的特点。理论分析和实验结果表明,神经网络用于股票市场的预测是可行和有效的,有着良好的前景,而GA-BP算法进一步提高了运行的速度和可靠性。关键词:股市预测;遗传算法;神经网络;BP算法哈尔滨T程大学硕士学位论文AbstractForecastingisallimportantlinkinscientificmanagementand
4、premisebeforepolicy-makingandlayout.Itisnecessarytoforecastandanalyzeevolutiontrendofsomesystems.Andstockmarketisallalarm,whosefunctionisnotonlyvaluedbythegovernmentbutalsoconcernedbyinvestors.,Artificialneuralnetworkisanembranchmentofartificialintelligent,whichwasoriginatedin1940san
5、dhasbeenwiddyappliedtomanyfieldsnow.Neuralnetworkcanreservepreeninginformationandknowledge,whichisthetheoreticalbasiswhenusedtoforecastthefutm'e.Asfortimeseriesforecast,neuralnetworkismoreefficientandprecisethanmathematicalmodels.Furthermore,witllthegreatsearchingability,GA(genetical
6、gorithm)cansolvemanyproblemsthatotheralgorithmscan'tdo.GAWascombinedwithANN,andimprovedthecapabilityoftheANNgreatly.ThecombinationmakestheIntelligentComputingdeveloprapidly.So,studyingthetwosubjectsisverysignificant.ThispaperstartswiththebasictheoryofGA.ThethesispresentsGA--BPalgorit
7、hmbasedOllthehigh-nonlinearspecialityofstockmarket,andalsotakestheshortcomingofbasicBPalgorithmthatincludestheslowconvergencespeedandlocalextrcmumintoacotmt.TheGA一-BPalgorithmhasthecharacterofthewholespacesearch.TheGApaysattentiontotheunknown-areasearch.Atthesametime,italsohashigllsp
8、eedandrelati
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