利用GTPSO优化的ESN模型进行股价预测
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更新于2024-08-13
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"这篇文章主要探讨了利用改进的回声状态神经网络(ESN)来预测个股股价的方法。针对ESN的泛化能力不足的问题,文章提出了结合改进粒子群算法(GTPSO)优化ESN输出连接权的策略,旨在提高预测精度。GTPSO算法融合了禁忌搜索算法(TS)和遗传算法(GA)的特性,以避免PSO陷入局部最优,并增强全局搜索性能。在实验中,模型被应用于预测个股每日收盘价,以每10天的收盘价预测第11天的价格,实验结果证实了模型的有效性和良好的预测效果。"
本文的核心知识点包括:
1. 回声状态神经网络(Echo State Network, ESN):ESN是一种特殊的递归神经网络,具有稀疏随机权重的隐藏层,能捕获时间序列中的长期依赖关系,常用于复杂时间序列的预测。然而,其泛化能力有限,可能影响预测的准确性。
2. 股价预测:预测股票价格是金融领域的一个关键问题,对于投资者而言,准确的预测有助于制定投资策略。传统的预测方法包括技术分析和ARMA(自回归移动平均)模型,但这些方法可能无法有效处理股市的非线性动态。
3. 改进粒子群优化算法(GTPSO):基于传统的粒子群优化算法(PSO),GTPSO引入了禁忌搜索算法的禁忌思想和遗传算法的变异操作,旨在解决PSO在搜索过程中容易陷入局部最优的问题,提升全局优化能力。在本文中,GTPSO用于优化ESN的输出连接权,以提高预测精度。
4. 输出连接权优化:在ESN中,输出连接权的设置对网络的性能至关重要。通过GTPSO的优化,可以找到最优的输出连接权配置,使ESN更好地适应股市的非线性变化。
5. 股价预测模型:该模型以每10天的收盘价作为输入,预测第11天的收盘价,这是一种短期预测策略。通过实证分析,该模型的预测效果得到了验证,证明了结合GTPSO的ESN在股价预测中的有效性。
6. 实验验证:实验结果表明,改进的ESN模型能够提供较优的预测效果,这对于实际的股票投资决策具有积极的意义。然而,需要注意的是,任何预测模型都有其局限性,实际应用时应结合其他分析手段,以降低投资风险。
7. 关键词:关键词包括遗传算法(GA)、个股股价、ESN、PSO和禁忌搜索算法(TS),这些关键词揭示了研究的主要方法和技术领域。
本文的研究为提升股价预测的精度提供了新的思路,通过改进的ESN和GTPSO算法,有望在实际金融市场中实现更准确的股票价格预测。
2021-09-25 上传
2021-09-26 上传
2021-09-25 上传
2021-09-26 上传
2021-09-28 上传
2019-08-21 上传
2023-02-23 上传
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