文件名称：论文研究-基于ISNN和HGA的沪深300指数预测方法.pdf
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更新时间：2022-08-11 11:54:54
结构化神经网络,量化正交遗传算法,指数预测,时间序列预测
提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN)，并基于ISNN构建了沪深300指数预测模型。设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(HGA)，并采用HGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对2007年上半年的沪深300指数日收盘价进行了预测分析。实验结果表明，该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小。