基于粒子群神经网络的期货价格预测

作     者：王海军 白玫 贾兆立 覃丽萍 WANG Hai-Jun;BAI Mei;JIA Zhao-li;QIN Li-ping

作者机构：首都师范大学信息工程学院北京100048 

基　　金：国家科技支撑计划基金项目(2006BAC18B03) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2009年第30卷第10期

页      码：2428-2430,2434页

摘      要：目前在对中国期货市场进行价格预测时,采用神经网络预测时多用的是BP神经网络,但是BP神经网络存在对初始权阈值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题。因此,为了提高模型效率,提出采用PSO-BP模型预测期货价格。首先运用粒子群算法代替BP神经网络的初始寻优,再用BP算法对优化的网络权阈值进一步精确优化,随后建立了基于粒子群算法的BP神经网络预测模型,并将其应用到中国期货市场的期货价格预测研究中。仿真结果表明,新模型结合了粒子群算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索优势,有效的防止了网络陷入局部极小值的可能,提高了神经网络模型预测的速度和准确性。

主 题 词：期货 价格预测 灰色关联分析 粒子群算法 BP神经网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2009.10.076

馆 藏 号：203733238...