【摘 要】
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股市具有复杂的非线性动力学特性,使得对其预测异常困难.该文在对股市的不确定性、神经网络特别是模糊神经网络、遗传算法作逐一深入分析和研究的基础上,将神经网络和模糊技
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股市具有复杂的非线性动力学特性,使得对其预测异常困难.该文在对股市的不确定性、神经网络特别是模糊神经网络、遗传算法作逐一深入分析和研究的基础上,将神经网络和模糊技术有机结合,即采用模糊神经网络,并用改进的遗传算法来训练网络权值和优化模糊子集的划分,以上证指数和厦新电子(个股)为研究对象予以建模和预测.结果表明,此种模型具有较好的泛化、学习、映射能力,对股票市场或类似的具有一定程度不确定性的非线性经济系统的走势研判或相应的预测决策具有较高的应用价值.
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