遺傳算法優化bp神經網絡的股價預測研究_論文

2022年2月22日發(作者：金日創()金日創)

技術協作信息
財政金融
針對
BP神經網絡初始權值與閾值隨機的問題進行優化，
建立遺傳算法優化
BP神提出一種遺傳算法優化方法蘭州黃河000929，
經網絡的股票價格預測模型國投新集集團，預測在深圳證券交易所交易的中國生物醫藥公司金陵藥業的股價。仿真實驗結果表明，
所提出的模型用于解決股價預測問題是有效的。
遺傳算法優化BP神經網絡的股價預測研究
引
言一、
.遺傳算法優化BP神經網絡。
最近幾年富奧股份，越來越多的專家學者利用遺傳算法優化BP神經網絡的步驟如
但普遍存在
下：神經網絡算法進行股票預測，
選取的輸入屬性過少美國友邦，預測天數普遍過短（1）初始化種。
不
的問題。因此，本文在選擇輸入屬性時，（2）計算適應度函數。
僅僅使用所選股票金陵藥業自身的指標外匯網站，（）用方法選擇個體。
還增加了深證成指和中國生物醫藥指數（4）交叉、變異9905，獲得新個體。
連續5天共計15個輸入屬性，預測金陵（5）計算新個體的適應度。
藥業接下來5天的收盤價。使用遺傳算法（6）如果獲得符合預期的個體或超過
構
設置的最大迭代次數，
繼續下一步。否則usss，
優化BP神經網絡的初始權值和閾值國琪，
（2）繼續執行。
建遺傳算法優化BP神經網絡的股票預測
返回
而且縮
模型。不僅提高了預測的準確度云中鶴，（7）解碼現貨黃金收盤時間，獲得優化的權值和閾值。
短了模型的運行時間。
三、實驗與結果分析
二、GA-BP神經網絡預測模型
1.實驗數據。
1小竅門大全.BP神經網絡。利用Python從開放金融大數據平臺
分別
Tushare獲取金陵藥業
（
000919）BP神經網絡由多個網絡層構成，、深證成
是輸入層、隱含層和輸出層。它的運行過指（）和生物醫藥指數（）的股
程包含前饋傳播和反向傳播兩個部分。在票數據。使用201年1月17日到2019年
經過隱含層，
月20日共計1500個交易日的數據進行前饋傳播中珍珠，信息從輸入層豐源名錄網，
到達輸出層。每一層的狀態只能影響其下訓練。共選擇15個輸入屬性（
金陵藥業、
一層的狀態fsdfsdf，而不能對其它層產生任何影深證成指和中國生物醫藥指數連續5天
則開
的開盤價、
最低價、漲跌
響。若輸出層沒有獲得理想的輸出黃光裕企業，收盤價、最高價、
始反向傳播雙球期開獎結果，誤差信號將沿著原網絡返回南京港002040，幅、成交額、成交量、5日均值及5日均
每一層的連接權值和閾值會逐一修改。該量）。用GA-BP模型預測2019年月21
過程不斷迭代，直到誤差信號滿足標準。日到2019年月27日期間5個交易日的
由于BP神經網絡初始神經元之間的股票收盤價。
容易陷入局部（深圳證券
權值和閾值是隨機選擇的雞年大吉吧，本文特別選擇將深證成指
最小值。因此本文使用遺傳算法對初始神交易所成份股價指數）和中國生物醫藥指
經元之間的權值和閾值進行優化。數加入到訓練數據。深證成指代表了所有
2總裁和董事長.遺傳算法。深圳證券交易所上市公司的股票價格波
包
動；
它可
遺傳算法是一種特殊的進化算法，而生物醫藥指數是一個行業指數洪水接觸的一切食物都要丟棄，
遺
以衡量中國生物醫藥行業股票的表現?？己诉z傳、變異等生物學知識?？梢哉f，
它試圖出產生
慮這兩個指數是因為深證成指提供了中傳算法是一種優化技術寶慶銀樓今日黃金價格，
最佳輸出的輸入值。國股市的總體情況，而生物醫藥指數則提
首先要產生初始種。編碼長度為輸供了中國生物醫藥行業的特定情況。
編碼值
入屬性的數量，用二進制方法編碼000869張裕，2.評價指標。
即
n個初
（
MAE）為“0”或“1”。隨機產生n個個體交行信用卡還款，使用平均絕對誤差、平均絕對
始種。百分比誤差
（
MAPE）和均方根誤差
然后計算適應度函數。適應度函數是（RMSE）來衡量模型預測股價的性能。
適應度越（
1）遺傳算法獲得最佳結果的關鍵，它們的計算公式如式-（）所示。
大江南博客，則個體遺傳進入下一代的概率也就越
高。本文選擇誤差平方和作為適應度函
數。（1）
個體適應
選擇運算選用方法男子撞傷環衛逃逸，
度越大，被選擇的可能性就越大。交叉運
將個體兩兩隨機配
算使用算術交叉算子CTY，（2）
對獲得新個體。變異運算采用非均勻變異
防止陷入局部最
算子，隨機產生變異點換算工具，
優房地產信托投資基金，維持種豐富性。（）
◎
隋金城
其中，x
i
代表第i個樣本預測值，t
i
代
表第i個樣本實際值，為樣本數目。
龍馬春風.實驗結果分析。
共有15個輸入屬性，預測未來5天
收盤價破發股，隱藏層為1層，神經元個數為50
個釣魚島背后的貨幣戰爭，建立層BP神經網絡，拓撲結構為
隱藏層使用
S型15-50-5。傳遞函數方面，
正切函數tansig附條件上市是什么意思，輸出層使用線性函數
purelin。為了消除不同數據間量級差異大
而造成的預測誤差東宮劇情分集介紹，需要對原始數據進行
歸一化處理西北民族大學通報265名學生不適，使用matlab中的premnmx
函數將網絡的輸入數據和輸出數據歸一
化到[-1信用卡的好處，1]。訓練算法選擇Leven-
berg-Marquardt算法，可以獲得更快的訓
練速度。神經網絡的學習速率設為0陳數博客.1山東沂星電動汽車有限公司，最
大訓練次數49股票，目標誤差0.00001。利用
遺傳算法進行優化，染體長度設置成
1520國集團峰會，種大小40龍光集團，最大迭代次數100。對比
分析BP神經網絡模型和遺傳算法優化BP
神經網絡模型，得到股價預測圖如圖所
示。預測性能的優劣通過MAE、MAPE、
RMSE及模型的運行時間評判公司債券發行試點辦法，對比結果
如表1所示。
遺傳算法優化
相比BP神經網絡模型，
建模時
BP神經網絡模型預測準確度更高，
間也更短。
四、結語
本文用遺傳算法優化BP神經網絡的
初始權值和閾值，構建了遺傳算法優化BP
預測中國生物醫藥
神經網絡的預測模型零錢通1萬一天收益多少，
公司金陵藥業連續5天的股價，相較BP
神經網絡獲得了更好的預測效果。數據準
備和初步分析是提高股票價格預測模型
在以后的研究中百度和訊，
準確性的一個有效方法。
可以嘗試加入更多相關的輸入屬性進行
預測國信證券總裁，以求獲得更好的預測效果。
通訊作者：隋金
作者簡介：第一作者、
城世界最丑的建筑，男，漢巴西民眾領購氧氣，1994交通銀行個人網銀.6，碩士在讀，青島科技大
學自動化與電子工程學院。
（作者單位：青島科技大學
）
窯窯

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