[发明专利]基于萤火虫算法的组合神经网络对股票市场的预测方法在审
| 申请号： | 201910011641.X | 申请日： | 2019-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN109583666A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 李胡文莞;方建安 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q40/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海泰能知识产权代理事务所 31233 | 代理人： | 宋缨;钱文斌 |
| 地址： | 201620 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于萤火虫算法的组合神经网络对股票市场的预测方法，包括以下步骤：随机选取某支股票收盘价作为研究对象，并且进行预处理；根据实际的输入输出构建组合神经网络主网络BP神经网络，并初始化权值和阈值；运用萤火虫算法计算BP神经网络的适应度函数最优值，得到最优的权值和阈值；把数据样本中的数据放入到建立的BP神经网络中进行训练；将BP神经网络前六天的预测误差作为输入变量，第七天的预测误差作为输出变量，建立RBF神经网络对残差进行二次逼近；将未进行训练的数据放入网络进行预测。本发明能够提高预测的准确性和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 组合神经网络 萤火虫算法 预测 预测误差 权值和 放入 预处理 股票收盘价 适应度函数 输出变量 输入变量 数据样本 随机选取 研究对象 初始化 主网络 残差 构建 逼近 输出 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于萤火虫算法的组合神经网络对股票市场的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)随机选取某支股票收盘价作为研究对象，并且进行预处理；(2)根据实际的输入输出构建组合神经网络主网络BP神经网络，并初始化权值和阈值；(3)运用萤火虫算法计算BP神经网络的适应度函数最优值，得到最优的权值和阈值；(4)把数据样本中的数据放入到建立的BP神经网络中进行训练；(5)将BP神经网络前六天的预测误差作为输入变量，第七天的预测误差作为输出变量，建立RBF神经网络对残差进行二次逼近；(6)将未进行训练的数据放入网络进行预测。
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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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