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题名灰狼算法优化BP神经网络的股价预测
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作者
向朝菊
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机构
贵州财经大学
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出处
《科技资讯》
2024年第10期253-256,共4页
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文摘
探讨使用灰狼算法改进BP神经网络的方法,旨在提高BP神经网络的训练效果和性能。首先,介绍了BP神经网络的基本原理和灰狼算法的基本概念。然后,将灰狼算法应用于BP神经网络的权重和偏置值的优化过程中,通过调整这些参数来降低误差函数,从而提高网络的准确性和收敛速度。实验结果表明:灰狼算法优化的BP神经网络具有较好的性能和泛化能力。其次,还用股票数据进行了实证分析,该模型在股票价格预测方面具有较高的准确性和稳定性,可为投资者提供有效的决策参考。最后,总结了本研究的贡献和未来的研究方向。
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关键词
灰狼算法
BP神经网络
参数优化
股价预测
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Keywords
Gray wolf optimizer
BP neural network
Parameter optimization
Stock price prediction
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分类号
F832.51
[经济管理—金融学]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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