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遗传算法优化神经网络

资 源 简 介

应用背景小波神经网络采用传统 BP算法,存在收敛速度慢和易陷入局部极小值两个突出弱点。本文建立了基于遗传算法的小波神经网络股票预测模型GA-WNN。该模型结合了遗传算法的全局优化搜索能力以及小波神经网络良好的时频局部特性。运用MATLAB 对拟合和预测过程进行仿真。结果表明,该模型能有效地提高预测精度,避免了BP 算法固有缺陷。关键技术 代码基于遗传算法的小波神经网络股票预测的开发。充分结合了遗传算法以及小波神经网络的优质特性并给出调试过后的matlab代码。给出GA-WNN模型。

文 件 列 表

发表论文与程序
gatbx
gaot
d_mymorlet.m
ga_wavenn_bp.m
mymorlet.m
objfun.m
objfun_1.m
stock_index.mat
基于遗传算法的小波神经网络在股票预测中的应用(删减 无错版).pdf

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