| 基于PSO-ELM的中国石油股票价格预测建模 |
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| 引用本文： | 钟琳,颜七笙. 基于PSO-ELM的中国石油股票价格预测建模[J]. 江西科学, 2022, 40(1): 11-16. DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2022.01.003 |
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| 作者姓名： | 钟琳 颜七笙 |
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| 作者单位： | 东华理工大学理学院,330013,南昌 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(71961001)； |
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| 摘 要： | 为了提高股票价格预测的精度，针对中国石油股票价格预测问题，提出了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的股票价格预测模型。通过粒子群算法对极限学习机的权值以及阈值参数进行优化，构建PSO-ELM预测模型，并将其用于中国石油股票价格预测。仿真实验表明，与ELM、PSO-BP、DE-ELM相比，其预测均方误差分别下降了1.84%、1.07%、0.97%，拟合优度决定系数R2为0.974 3，即PSO-ELM有着较高的预测精度。为了给股票投资者更好的投资建议，对PSO-ELM模型分别进行股价短期、中期、长期的预测，结果表明PSO-ELM模型短期预测精度较高，随着时间的推移预测的精度有所下降。
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| 关 键 词： | 股价预测 粒子群算法 极限学习机 均方误差 拟合优度决定系数 |
China Petroleum Stock Price Prediction Modeling Based on PSO-ELM |
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| ZHONG Lin,YAN Qisheng. China Petroleum Stock Price Prediction Modeling Based on PSO-ELM[J]. Jiangxi Science, 2022, 40(1): 11-16. DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2022.01.003 |
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| Authors: | ZHONG Lin YAN Qisheng |
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