基于自适应萤火虫算法的BP神经网络股价预测

作者：刘园园; 贺兴时

来源：渭南师范学院学报, 2019, 34(02): 87-96.

DOI：10.15924/j.cnki.1009-5128.2019.02.013

• 萤火虫算法
• BP神经网络
• 股票
• 股价预测

BP神经网络在预测股票价格等非线性系统中表现出了非常强大的功能,但也存在固有的缺陷。为了提高其预测精度,首先对萤火虫算法实施改进策略,提出一种自适应的萤火虫算法(SFA),再与BP网络相结合,建立基于自适应萤火虫算法的BP神经网络模型(SFA-BP),继而进行股价预测。通过选取的4种股票数据,对BP、FA-BP和SFA-BP模型进行股价预测精度的仿真对比分析。结果表明SFA-BP模型的预测精度明显优于另外两种模型,能有效预测股票价格,具有一定的实用性。

• 单位
  西安工程大学