探析基于神经网络和遗传算法的证券预测技术的研究

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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

2、趋势进行预测和分析。而股票市场是经济的报警器，其作用不仅被政府所重视，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

3、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；B

4、P算法哈尔滨T程大学硕士学位论文AbstractForecastingisallimportantlinkinscientificmanagementandpremisebeforepolicy-makingandlayout．Itisnecessarytoforecastandanalyzeevolutiontrendofsomesystems．Andstockmarketisallalarm，whosefunctionisnotonlyvaluedbythegovernmentbutalsoconcerne

5、dbyinvestors．，Artificialneuralnetworkisanembranchmentofartificialintelligent，whichwasoriginatedin1940sandhasbeenwiddyappliedtomanyfieldsnow．Neuralnetworkcanreservepreeninginformationandknowledge，whichisthetheoreticalbasiswhenusedtoforecastthefutm'e．Asfortime

6、seriesforecast，neuralnetworkismoreefficientandprecisethanmathematicalmodels．Furthermore，witllthegreatsearchingability,GA(geneticalgorithm)cansolvemanyproblemsthatotheralgorithmscan'tdo．GAWascombinedwithANN，andimprovedthecapabilityoftheANNgreatly．Thecombinati

7、onmakestheIntelligentComputingdeveloprapidly．So，studyingthetwosubjectsisverysignificant．ThispaperstartswiththebasictheoryofGA．ThethesispresentsGA--BPalgorithmbasedOllthehigh-nonlinearspecialityofstockmarket，andalsotakestheshortcomingofbasicBPalgorithmthatinc

8、ludestheslowconvergencespeedandlocalextrcmumintoacotmt．TheGA一-BPalgorithmhasthecharacterofthewholespacesearch．TheGApaysattentiontotheunknown-areasearch．Atthesametime，italsohashigllspeedandrelati