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加急見刊

一種新的部分神經進化網絡的股票預測(英文)

周昌樂; 王迪迪 廈門大學智能科學與技術系; 福建省仿腦智能系統重點實驗室(廈門大學)

摘要：在當前社會中,股票投資在現資中非常流行,股票預測成為研究者研究的一個熱點方向。大多數的股票預測方法主要有:粗造集,時間序列和神經網絡,其中神經網絡中的BP網絡預測股票是最常用的方法。在BP神經網絡中,有局部最優解的缺陷和只有一個隱層,新的部分神經進化網絡可以修正這些缺點。新的部分神經進化網絡可以有更多的隱層,這些隱層包含了更多的時間序列數據可以作為買賣點的判斷。

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