10.3969/j.issn.1008-0570.2007.03.097
基于神经网络的股票预测系统研究
本文设计了一种基于粗集理论和神经网络的股票操作支持系统.系统根据对股票历史数据分析,预测股价未来一段时间内的走势,进而对投资者进行股票操作支持.指导投资者在投入资金一定的情况下,如何操作才会使总收益为最大.本系统首先利用粗集理论对预测数据进行属性约简等处理,然后把处理过的数据作为神经网络的输入.这样不仅减小了神经网络的规模,同时通过消除对象冗余减少了网络的训练和学习负担,与采用单技术的预测系统相比,本决策支持系统的可信度也有了较大的提高.
多层前馈神经网络、粗集理论、属性约简、遗传算法
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TP311(计算技术、计算机技术)
教育部留学回国人员科研启动基金2002498
2007-04-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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