基于遗传算法与BP神经网络的股票预测

摘要

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,本文应用遗传算法去寻找BP神经网络的初始权值和阈值,并且应用主成分分析提取贡献率达到90%的主成分作为输入变量对股票进行预测。本文以苏宁云商为对象对其开盘价进行预测,实验结果表明,PCA-GA-BP模型在降低预测平均误差的同时,运行时间大大减少,加快了算法收敛速率,较为准确地预测了苏宁云商的开盘价,具有较高的精确度和应用价值。