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艾永冠

作品数：2 被引量：16H指数：2
供职机构：合肥工业大学更多>>
相关领域：经济管理自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇子群
  • 2篇粒子群
  • 2篇股市
  • 2篇股市预测
  • 1篇证券
  • 1篇证券市场
  • 1篇上证指数
  • 1篇群算法
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇PSO-BP...
  • 1篇BP算法

机构

  • 2篇合肥工业大学

作者

  • 2篇艾永冠
  • 1篇闫冬
  • 1篇朱卫东

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2009
  • 1篇2008
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于PSO-BP神经网络的股市预测模型被引量：14
2008年
为解决股市短期预测中BP神经网络法对初始权值敏感、易陷入局部极小值和收敛速度慢等问题,基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法,对BP神经网络的初始权值进行了优化,建立了PSO-BP神经网络股市预测模型。并通过实例分析与传统BP神经网络预测法进行对比,结果表明该方法收敛速度明显提高,有效降低了训练误差,避免了陷入局部极小值,达到了较高的预测精度,在股市短期预测中具一定的实用价值。
艾永冠朱卫东闫冬
关键词：粒子群优化BP算法神经网络股市预测
粒子群优化神经网络在股市预测中的建模与应用
股市投资活动需要一种有效的股市预测分析方法，以增加收益，降低风险。股票市场是一个高度复杂的非线性动力学系统，其变化规律既有一定自身的趋势性，又受政治、经济、心理等诸多因素的影响。建立在数理统计基础上的传统定量预测方法在对...
艾永冠
关键词：上证指数股市预测神经网络粒子群算法证券市场
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