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| 上证指数预测摸型——基于二次规划最优组合的神经网络方法 | |
| 作者姓名： | 汪灵枝 韦增欣 朱光军 |
| 作者单位： | 1. 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 2. 广西大学,数学与信息科学学院,南宁,530004 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金 , 广西教育厅资助项目 |
| 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 指数预测 二次规划 最优组合 构造神经网络 操作 稳定性 预测精度 结果 实例分析 开盘价 上证指数 预测模型 股市 输出 组合集成 权系数 非负 计算 方法 网络算法 |
| 文章编号： | 1002-6487(2008)08-0031-03 |
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