股票的GA-RBF预测模型

针对股票市场中价格序列是一个复杂的非线性动态系统,同时难以实现准确预测的问题,采用RBF神经网络方法,利用其较强的非线性处理能力进行股票价格预测研究,同时利用具有全局搜索能力的遗传算法对RBF神经网络进行优化研究,得到性能更加优越的神经网络模型.分别使用传统RBF神经网络和遗传算法优化后的RBF神经网络进行股票价格预测,实验结果表明:利用遗传算法优化后的RBF神经网络在网络的结构和逼近性能上都有明显改进和提高,能够有效地反映股票价格的波动特性,提高股价预测的准确性.该研究成果对股票市场规律的研究具有一定的参考价值和指导意义.

遗传算法优化径向基神经网络的尾矿库安全预测

在研究径向基(RBF)神经网络的基础上,利用遗传算法对其进行优化,并结合尾矿库系统安全状况与各影响因素之间的非线性关系,将优化的RBF神经网络应用于尾矿库安全预测中。为证明该优化网络的优越性,将优化后的RBF网络和传统RBF网络进行仿真实验,结果表明优化后的RBF网络较传统RBF网络在尾矿库安全预测的精度和速度效果更好。