[发明专利]基于IPSO‑BP神经网络的短期股价预测算法在审
| 申请号： | 201611184109.0 | 申请日： | 2016-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN106600070A | 公开（公告）日： | 2017-04-26 |
| 发明（设计）人： | 郭建峰 | 申请（专利权）人： | 郭建峰 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q40/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 山东省济南市高新区新*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于IPSO‑BP神经网络短期股价预测算法，包括以下步骤采样历史数据，构建样本数据集合；对样本数据集合进行归一化处理，映射到同一区间；对归一化的数据进行拟合、循环迭代，预测未来样本数据；确定网络层数、各层神经元数目和BP网络参数与激活函数，利用从大到小依次动态变换惯性权重和学习因子，构建IPSO‑BP神经网络；根据未来样本数据，利用IPSO‑BP神经网络预测股票数据。本发明提高了精度，且能有效的提升网络整体的收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ipso bp 神经网络 短期 股价 预测 算法 | ||
【主权项】：
一种基于IPSO‑BP神经网络短期股价预测算法，其特征是：包括以下步骤：(1)采样历史数据，构建样本数据集合；(2)对样本数据集合进行归一化处理，映射到同一区间；(3)对归一化的数据进行拟合、循环迭代，预测未来样本数据；(4)确定网络层数、各层神经元数目和BP网络参数与激活函数，利用从大到小依次动态变换惯性权重和学习因子，构建IPSO‑BP神经网络；(5)根据未来样本数据，利用IPSO‑BP神经网络预测股票数据。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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