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小生境遗传算法优化的神经网络在股票价格预测中的应用
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【法学社会实践报告范文】[摘要] 股票价格是受多种不确定因素影响的非线性问题。文中将小生境遗传算法用于BP神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型，即用它来优化神经网络的连接权。依据小生境遗传算法的神经网络,提出一种股票预测的新方法。实践表明:该方法具有预测精度高、误差小的优点,值得推广。
[关键词] 小生境遗传算法 神经网络 股票 预测
一、引言
股票和股票市场对国家企业的经济发展起到了积极的作用，如可以为投资者开拓投资渠道，增强投资的流动性和灵活性等。但股票价格的形成机制是颇为复杂的，股票价格既受到多种因素，诸如:政治，经济，市场因素的影响，亦受技术和投资者行为因素的影响，个别因素的波动作用都可能会影响到股票价格的剧烈波动。因此，股票价格和各影响因素之间很难直接建立明确的函数关系表达式。针对这一情况，将可有效处理非线性问题的神经网络引入到股票价格的预测中来，但神经网络收敛慢,易陷入局部极小点，出现振荡，鲁棒性差。所以有的学者用遗传算法(GA)来优化神经网络，这种神经网络可能获得个别的甚至局部的最优解,即GA早熟现象。本文引进能较有效地保持种群多样性的小生境遗传算法(NGA),采用NGA优化与用GA优化的BP网络权值进行对比,证实了NGA的判别准确性和寻优能力。
二、小生境遗传算法优化的神经网络
1.BP神经网络
反向传播(BP)算法又称为误差逆传播校正方法，它是1974年P.Werbos(哈佛大学)提出的。BP算法用来训练多层前馈神经网络,属于监督学习算法。BP网络具有结构清晰，易实现，计算功能强大等特点。因而是目前最常见，使用最广泛的一种神经网络。但是在实际应用中，传统的BP算法存在以下问题:收敛速度慢;若加快收敛速度易产生振荡；存在局部极小和平台问题;泛化能力差;隐节点数和初始值的选取缺乏理论指导;未考虑样本选择对系统学习的影响等。所以很多学者提出许多改进的方法，用小生境遗传算法优化神经网络权值的神经网络来预测股票价格。
2.小生境遗传算法
小生境遗传算法(Iche Genetica
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