基于交叉覆盖算法的股票预测

作     者：张晨希 张迎春 万忠 陈洁 张燕平 张铃 ZHANG Chen-xi;ZHANG Ying-chun;WAN Zhong;CHEN Jie;ZHANG Yan-ping;ZHANG Ling

作者机构：安徽大学计算智能与信号处理实验室安徽合肥230039 

出 版 物：《微机发展》 (Microcomputer Development)

年 卷 期：2005年第15卷第12期

页      面：35-37页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金："九七三"计划(国家重点基础研究)(2004CB318108) 国家自然科学基金(60475017 60135010) 安徽省自然科学基金 教育部博士点基金(20040357002) 

主　　题：股票 预测 交叉覆盖算法 数据 

摘      要：针对股票预测的特点,选择了对上市公司股票走势有重要影响的相关数据并对其进行测试,为了避免传统的神经网络分类方法(如BP算法)的学习过程收敛速度慢、网络性能差、可能存在局部极小值等弊端,文中使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的交叉覆盖算法对上市公司股票走势进行预测,结果表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,且速度快,结果的可解释性强,预测达到了让人满意的效果。