【摘 要】
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针对神经网络在股票预测中遇到的困难,在预测模型中引入粗糙集理论,提出一种基于粗糙集与神经网络相结合的预测方法,并根据基本遗传算法的弱点对其进行了改进.首先,介绍了基
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针对神经网络在股票预测中遇到的困难,在预测模型中引入粗糙集理论,提出一种基于粗糙集与神经网络相结合的预测方法,并根据基本遗传算法的弱点对其进行了改进.首先,介绍了基于遗传算法的属性约简方法,对各遗传因子进行改进.然后,采用基于改进遗传算法的属性约简方法对模型的样本数据进行约简,删除冗余数据,得到样本输入的最小约简.最后,利用约简后的样本对预测模型进行训练与检验.实验结果表明,该方法具有较高的预测精度,能有效地解决网络结构复杂、学习速度缓慢等问题.
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