基于遗传算法的神经网络金融时序预测的研究

基于简单遗传算法的神经网络训练速度慢 、易陷入局部极值 , 用具有较好的全 局搜索能力自适应遗 传算 法来优化神经网络权值和阈值,设计了基于自适应遗传算法的 BP神经网络的股票预测系统.该系统根据对股票 历史数据分析 , 预测股价未来几天时间的走势 .结果表明 , 改进算法具有很强的可行性 和高效性 .