基于GRA-CS-BP算法的期货价格预测

作者：王海军; 金涛; 林志伟

来源：数学的实践与认识, 2018, 48(24): 293-298.

• 期货
• 价格预测
• 布谷鸟算法
• BP神经网络
• 灰色关联度分析

针对在采用BP神经网络进行期货价格预测时,存在的模型结构复杂,易陷入局部极小值,模型无法收敛问题.考虑从网络结构和网络参数两个方面对BP网络模型进行优化,由此提出基于GRA-CS-BP算法的期货价格预测方法.首先用灰色关联度分析法进行输入变量筛选,找出和预测价格关联度大的重要因素作为网络输入,简化网络模型整体结构.然后采用布谷鸟算法对网络权阈值参数进行优化,将经过选择优化后建立的BP神经网络模型用于期货价格预测.仿真结果表明,新模型不仅具有更高的预测精度,同时其运行的稳定性也要好于单纯BP神经网络模型,为期货价格预测提出了一种新的方法.

• 单位
  鄂尔多斯应用技术学院