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[摘要]粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单易于实现.本文将粒子群算法用于神经网络的训练,提出了一种股票价格预测的新方法,研究表明预测效果良好.

怎样撰写粒子学位论文
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[关键词]粒子群算法神经网络股票

一、前言

股票市场是我国资本市场不可缺少的一部分,在推动经济发展中起到了举足轻重的作用.随着我国经济的快速发展,股票价格的预测研究成了当前的热点之一,但股票价格的形成机制是颇为复杂的,股票价格既受到政治、经济、市场的影响,也受到技术和投资者行为的影响,个别因素的波动都可能会使股票价格剧烈波动,股票价格和各影响因素之间很难直接建立明确的函数关系表达式.神经网络对非线性问题有强大的处理能力,是股票价格预测的有效方法,但神经网络收敛速度慢,易于陷入局部极小点,鲁棒性差.粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单易于实现.粒子群神经网络将粒子群算法引入到神经网络的训练当中,可以有效地提高神经网络的预测能力.

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二、粒子群算法

粒子群算法初始化为一组随机粒子,然后通过迭代寻找最优解.粒子追随两个最优值来更新自己,一个是粒子迄今为止寻找到的最优值,叫做个体极值（pBest）；另外一个是整个粒子群迄今为止寻找到的最优值,叫做全局极值（gBest）.粒子用以下公式更新自己：

(1)

(2）

其中为当代粒子移动速度；是下一代粒子移动速度；是介于[0,1]之间随机数,是学习因子,一般取2；是当代粒子位置；是下一代粒子位置,是个体最优位置,是全局最优位置,为惯性因子.

惯性因子对优化性能有很大的影响,较大的值有利于跳出局部极小点,而较小的值有利于算法收敛.一般采用以下公式进行更新：

（3）

式中为迭代次数.

三、粒子群神经网络

多层前馈神经网络由于一般使用BP算法作为学习算法,因此常称之为BP网络,由于BP算法从本质上讲是一种局部寻优算法,BP算法不可避免地存在局部极小,因此需要用一种全局寻优算法来代替BP算法.由于粒子群算法有良好的全局收敛性能,在这里我们采用粒子群算法作为神经网络的学习算法,即用粒子群算法来实现神经网络权值的寻优,称这种网络为粒子群神经网络.

图1粒子群神经网络

四、股票价格预测

采用三层前馈神经网络,隐层神经元为线性神经元,激活函数为S型函数,网络权值寻优方法为粒子群算法.根据经验选取预测日前四天开盘价、收盘价作为输入量,输出量为第五天的收盘价,网络结构为8－17－1.本文选取“泰豪科技（600590）”从2007年5月10日到9月20日的股票价格数据利用MATLAB软件进行研究.取70组数据作为训练样本,20组数据为测试样本.

图2泰豪科技实际值和预测值

由上图可以看出,股票预测价格与实际价格略有差距但相差不多,并且总的趋势符合实际走势.

五、结束语

粒子群算法简单,收敛速度快,鲁棒性强,易于编程实现.粒子群神经网络兼有粒子群算法和神经网络的长处,将粒子群神经网络运用到股票价格预测上,研究结果表明预测效果良好.

参考文献:

[1]KennedyJ.andEberhartR.ParticleSwarmOptimization.IEEEInternationalConferenceonNeuralNetworks(Perth,Australia),IEEEServiceCenter,Piscataway,NJ,IV:1942-1948,1995.

[2]ShiY,Eb