作者：谢冰; 戴盛; 谢科范神经网络遗传算法股指预测
摘要：结合遗传算法与倒传递神经网络进行工业股票指数预测,使用5个输入变量:周成交额增减幅、周振荡幅度、周涨跌幅、5日EMA波动、DIF波动值,并将下周涨跌幅设为输出目标进行训练,以取得较理想的预测结果.对于传统上选择适合的神经网络拓扑结构效率较低的问题,本文对于遗传算法的引入大大提高了搜索到最优结构的速度.
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