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1、第27卷第1期计算机技术与发展Vol.27No.12017年1月COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENTJan.2017基于LM遗传神经网络的短期股价预测1,211郭建峰,李玉,安东(1.西安邮电大学,陕西西安710121;2.英国雷丁大学,雷丁RG66AH)摘要:随着人工智能的不断发展,BP神经网络作为其中一种重要的技术,被广泛应用在股票预测领域。BP神经网络有很强的非线性逼近能力、自学习自适应等特性,故非常适合解决股价预测中的一些复杂问题。但其在实际的应用过程中还存在一些问题导致其不能很好地进行
2、预测,如网络收敛速度比较慢和容易产生局部最优值等缺点。针对BP神经网络自身存在的这些不足,提出了一种改进的BP神经网络算法。就是通过LM算法改进BP神经网络里的梯度下降法并用遗传算法优化网络参数,即网络的初始权值和阈值,从而提高了网络的收敛速度和搜索全局最优值的能力。用改进后的网络对股票短期价格进行仿真测试,结果表明,改进后的BP神经网络模型有着更快的收敛速度和更高的精确性。关键词:人工智能;BP神经网络;LM算法;遗传算法;股票短期价格预测中图分类号:TP301.6文献标识码:A文章编号:1673-629X(2017)0
3、1-0152-04doi:10.3969/j.issn.1673-629X.2017.01.034PredictionforShort-termStockPriceBasedonLM-GA-BPNeuralNetwork1,211GUOJian-feng,LIYu,ANDong(1.Xi’anUniversityofPosts&Telecommunications,Xi’an710121,China;2.UniversityofRedding,ReddingRG66AH,UK)Abstract:Withthedevelop
4、mentofartificialintelligence,BPneuralnetwork,asoneoftheimportanttechnology,iswidelyusedinstockprediction.Theneuralnetwork,whichhasthecapabilitiesofnon-linearapproach,self-learningandself-adaption,isverysuitableforsol-vingsomecomplexproblemsinthestockmarket.Butther
5、earemanyproblemsinpracticalapplicationsresultinitspoorprediction,suchaslowconvergencespeedandlocalminimum.Inordertodealwiththedefects,animprovedBPneuralnetworkisproposedbyusingLev-enberg-Marquardt(LM)algorithmtoimprovethegradientdescentinBPneuralnetworkandGeneticA
6、lgorithm(GA)tooptimizethenetwork’sinitialweightsandthresholds.Itenhancestheconvergencespeedofthealgorithmandtheabilitytosearchtheglobaloptimiza-tion.Themodelissimulatedonshort-termstockpricepredictionandtheresultsindicatethattheimprovedBPmodelhashighconver-gencesp
7、eedandaccuracy.Keywords:artificialintelligence;BP(BackPropagation)neuralnetwork;LM(Levenberg-Marquardt)algorithm;GeneticAlgorithm(GA);short-termstockpriceprediction0引言票市场进行长期观察和研究,同时将各种统计学和概[1]随着国内金融业的改革和深入发展,尤其是股票率论的方法应用于股票市场,从而建立了一些传统这样一种蕴含潜力和经济利益的金融产品为越来越多的预测模型
8、,如:VAR模型(向量自回归模型)、ARM的人所关注。股票预测也随之成了一门非常热门的课模型(自回归滑动平均模型)、ARCH模型(自回归条[2-4]题。股票投资者在进行股票投资活动时,需要时刻对件异方差模型)、多元回归模型、指数平滑模型等。股票市场进行观测,以便对股价的走势进行预测,从而这些理论基础比较
