基于优化回声状态网络的股价预测研究

时间：2014-12-22 08:02:27 作者：张宁致；周佳丽；孙武

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【摘要】：股票市场是一个充斥着各种噪声的动态非线性系统,能够精确地对其进行预测是一项具有挑战性的任务。本文构建的BCC-ESN模型,是运用细菌群体趋药性算法(BCC)来优化回声状态网络(ESN)的权值结构,在继承ESN优良性质的同时,具有更高的模型预测能力。实验证明,BCC-ESN模型比前馈神经网络具有更好的学习和预测能力。经对上证指数进行短期价格预测,结果与BP网络、Elman网络和ESN网络进行比较,BCC-ESN模型精度明显优于其他三种网络预测。同时,在运算效率上,BCC-ESN模型继承了ESN的运算优势,明显优于其他神经网络预测模型,是一种切实可行、高效的预测算法,尤其在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。针对BCC-ESN模型在训练预测中遇到的问题,比如耗费时间过长和过度拟合问题,本文亦提供了简单易行的思路和方法。
【论文正文预览】：0引言股票市场是一个充斥着各种噪声的动态非线性系统,容易受到各种因素(包括政治事件、宏观经济数据、投资者情绪等)的影响。针对股票市场表现出的不同特点,人们提出了多种多样的分析和预测方法,比如基本面分析法、技术分析法和时间序列分析法等。然而,高噪声、严重非线性和
【文章分类号】：TP18;F830.91
【稿件关键词】：回声状态网络细菌群体趋药性算法股票价格预测算法优化
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【稿件标题】：基于优化回声状态网络的股价预测研究
【作者单位】：南京大学商学院;
【发表期刊期数】：《管理工程学报》2014年01期
【期刊简介】：《管理工程学报》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，管理工程学报杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN33-1136/N，国际刊号：ISSN1004-6062。管理工程学报杂志社由中华人民共和国教育部主管、浙江大学主办，本刊为季刊......更多管理工程学报信息
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