[发明专利]一种基于遗忘-遗传网络模型的股指预测方法

摘要

一种基于遗忘‑遗传网络模型的股指预测方法，先将样本按时间序号分为三个部分：训练样本、验证样本和预测区；种群解码得到网络结构并进一步对训练样本计算网络输出及每个染色体的训练误差；每代取最优网络结构并输入验证样本，得到对应的验证误差；经过maxLoop代遗传进化之后，即获得一组误差统计；根据“遗忘模型”采用“带遗忘的加权确认”，即从遗传优化结果中选择泛化性能最好的网络；本发明具有股指预测算法精度高、实用性强的优点。

主权项

1.一种基于遗忘‑遗传网络模型的股指预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将股指样本按时间序号分为三个部分：训练样本、验证样本和预测区；2)随机生成遗传算法种群；3)由遗传算法种群的染色体进行解码得到网络结构；4)利用训练样本计算网络输出及每个遗传算法种群染色体的训练误差；5)取泛化性最好到的网络结构并输入验证样本，得到对应的验证误差；6)经过maxLoop代遗传进化之后，即获得一组误差统计；7)选择其中泛化性能最好的一个，得到网络预测模型，，用网络预测模型进行股指预测。