基于合作型協(xié)同進化遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在股票市場中的應(yīng)用研究.pdf

1、針對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測股票價格時容易陷入局部極小值、學習速度慢和預(yù)測精度不高等問題。本文以合作型協(xié)同進化遺傳算法、主成分分析法和靈敏度分析法為基礎(chǔ)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)和連接權(quán)值，分別建立基于合作型協(xié)同進化遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票預(yù)測模型、基于主成分的合作型協(xié)同進化遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票預(yù)測模型和基于靈敏度分析的合作型協(xié)同進化遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票預(yù)測模型，并將預(yù)測結(jié)果進行對比分析，說明模型的有效性、健壯性。論文主要做了如下四個方面的工作:
　　

2、(1)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、合作型協(xié)同進化遺傳算法的基本理論進行了詳細的綜述。首先概述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生、發(fā)展歷史，著重介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);然后綜述合作型協(xié)同進化遺傳算法的研究現(xiàn)狀;最后，總結(jié)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中的難點問題，說明將合作型協(xié)同進化遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可行性。
　　 (2)詳細介紹了合作型協(xié)同進化遺傳算法。首先概述了合作型協(xié)同進化遺傳算法的基本思想，重點介紹合作型協(xié)同進化遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的定義和實現(xiàn)方法。然后，通過對個股和上證綜合

3、指數(shù)進行預(yù)測分析，來驗證模型的有效性和算法的可行性。
　　 (3)研究了主成分分析法的原理與具體實現(xiàn)，在此基礎(chǔ)上建立基于主成分的合作型協(xié)同進化遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將該模型用于股票預(yù)測，對比未經(jīng)主成分的合作型協(xié)同進化遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果，說明該模型更有效。
　　 (4)介紹靈敏度分析法的原理和推導實現(xiàn)，采用基于靈敏度分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點剪枝方法，建立基于靈敏度分析的合作型協(xié)同進化遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將該方法應(yīng)用于中國平安和中國