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上证指数预测模型——基于二次规划最优组合的神经网络方法

2008-04-30分类号:F832.51;F224

【作者】汪灵枝  韦增欣  朱光军  
【部门】广西大学数学与信息科学学院  广西大学数学与信息科学学院  广西大学数学与信息科学学院 南宁530004柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系  广西柳州545004  南宁530004  南宁530004
【摘要】文章利用主成份分析构造神经网络输入矩阵;利用Bagging技术和不同神经网络算法生成一组神经网络个体;最后用二次规划最优组合方法,计算各集成个体的最优非负权系数进行组合集成,生成输出结论,以此建立股市预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好,易于操作。
【关键词】主成份  神经网络  集成  预测
【基金】国家自然科学基金资助项目(10761001);; 广西教育厅面上项目(200707MS061)
【所属期刊栏目】统计与决策
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