基于改进粒子群算法的神经网络优化证券投资组合方法

采用人工神经网络对证券投资进行预测与分析的研究过程中,提高神经网络各个节点参数的优化能力是极其关键的。传统的神经网络存在学习速度慢、易陷入局部极小值、预测结果精度较低等缺点,一种玫进型粒子群（Improved Particle Swann Optimizer,IPSO）算法．可以优化BP（Back Propagation）神经网络．并将优化后的BP神经网络应用于优化证券投资组合中。实验结果表明：该研究方法能够在预测精度和稳定性方面明显优于传统的PSO—BP神经网络优化证券投资组合方法。