基于遗传算法的神经网络金融时序预测的研究

时序预测

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 .

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

基于遗传算法的神经网络金融时序预测的研究

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载