上证指数预测模型--基于二次规划最优组合的神经网络方法

文章利用主成份分析构造神经网络输入矩阵;利用Bagging技术和不同神经网络算法生成一组神经网络个体;最后用二次规划最优组合方法,计算各集成个体的最优非负权系数进行组合集成,生成输出结论,以此建立股市预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好,易于操作。