基于极限学习机的上证指数预测与分析

摘要：

针对证券指数具有随机性、时变、波动性较大、非线性等特点，传统线性预测方法预测精度低等缺陷，提出了一种基于极限学习机的证券指数预测方法。极限学习机克服了BP神经网络的训练速度慢、过拟合、局部极值等缺陷，具有训练速度快、全局最优和泛化能力优异等优点。采用1991～2013年上证指数对算法性能进行训练，2014年数据做测试，对100个测试数据仿真结果表明，复相关系数高达0.9935，极限学习机是一种预测精度高、误差小的证券指数预测算法，预测结果可以为用户提供有价值的参考意见。

关键词：BP神经网络、ELM极限学习机、上证开盘指数、预测

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费资助3142014127;华北科技学院重点学科应用数学项目基金资助HKXJZD201402

在线出版日期：2014-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：57-60