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一种基于遗传BP神经网络的预测模型 被引量：16

A Forecasting Model Based on GA-BP Neural Network
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摘要 目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数进行映射而不改变染色体的表达方式,以便更好地进行杂交变异.同时还提出了一种更能准确地反映网络误差的误差函数,它是利用相对误差并综合其他相关因素来定义的,通过实验对比分析,该误差函数使预测更加准确.最后,从编码方式以及网络误差出发提出了相应的遗传算法的适应度函数.实验中对股票及其他数据进行了测试,并与其他的预测模型进行了对比分析.通过实验表明,提出的遗传BP神经网络模型适用于长趋式预测,同时预测结果准确率高.
作者 林香 姜青山 熊腾科
机构地区 厦门大学软件学院
出处 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第z3期338-343,共6页 Journal of Computer Research and Development
基金 厦门大学科研启动基金项目(060-yk0011)
关键词 数据挖掘 长趋式预测 金融预测 遗传BP神经网络
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

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共引文献144

同被引文献176

引证文献16

二级引证文献57

计算机研究与发展
2006年 第z3期

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