改进免疫遗传算法优化神经网络在股票预测中的高效应用

"该资源是一篇发表于2006年的工程技术类论文，来自华东理工大学学报(自然科学版)，作者是郑建刚、王行愚和牛玉刚。论文主要探讨了如何通过改进免疫遗传算法优化多层前向神经网络，以解决BP神经网络在股票预测中的效率和精度问题，并在上证指数的趋势预测中验证了新方法的优越性。" 本文研究的核心是针对BP神经网络在训练过程中的局限性，即学习速度慢和易陷入局部最小值的问题。作者提出了一种基于改进免疫遗传算法（IIGA）的多层前向神经网络模型。免疫遗传算法是一种融合了生物免疫机制和遗传算法优势的优化方法，其基本思想源自生物体的免疫系统，能够有效地避免早熟收敛，提高全局搜索能力。 在传统的BP神经网络中，权重更新依赖于梯度下降法，这可能导致网络在训练过程中困于局部最优解，影响预测精度。而改进的免疫遗传算法引入了新的策略，如抗体多样性的保持和适应度函数的优化，旨在扩大神经网络的权值搜索空间，提高学习效率和预测精度。 在实际应用中，该神经网络模型被应用于上证指数的趋势预测。通过对仿真结果的分析，论文表明使用IIGA优化的神经网络在全局收敛性、学习效率和预测精度上均优于传统的BP神经网络。这意味着该方法对于复杂、非线性的股票市场数据有更强的适应性和预测能力。 关键词包括：神经网络、免疫遗传算法、信息扇、亲和度。这些关键词揭示了研究的重点在于利用生物启发式算法改进神经网络的学习过程，并将其应用于金融领域的股票预测，其中信息扇和亲和度可能是指算法中的特定概念或策略。 中国分类号为TP183，表明这是计算机科学和技术领域，特别是人工智能和模式识别的子领域。文献标识码A表示这是一篇学术研究论文，代表了原创性的科学研究成果。 这篇论文提供了改进神经网络模型的新思路，对于金融预测和人工智能领域的研究具有一定的参考价值。通过优化算法，提高了神经网络在复杂问题解决上的性能，特别是在股票市场的预测中展示了其潜力。