基于遗传算法优化BP神经网络实现股票价格预测附Matlab代码

基于遗传算法优化BP神经网络实现股票价格预测附Matlab代码

股票价格涨跌不定，对于投资者来说是个不小的挑战。如何通过数据预测出股票价格的走势，成为了投资者们非常关注的话题。本文将介绍一种基于遗传算法优化BP神经网络的方法实现股票价格预测，并附上相应的Matlab代码。

一、神经网络简介

神经网络(Neural Network)是模拟人类神经系统的计算模型。其基本思路是通过构建一定数量的神经元及其连接关系，从而模拟出大脑的信息处理机制，达到学习和推理的目的。

神经网络一般由输入层、隐藏层、输出层组成。其中输入层接收外部的信号，输出层输出最终结果，而中间的隐藏层对信号进行加工和处理。在每个神经元中，会对输入的信号进行权重计算，并经过激活函数后输出给下一层的神经元。

二、BP神经网络

BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种广泛应用于函数逼近、分类和预测等领域的神经网络模型。其基本思路是利用误差反向传播算法，通过对网络中连接权值的调整，使神经网络输出结果与实际值尽量接近。

三、遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm)是一种优化算法，主要用于求解复杂问题。其基本思路是通过模拟自然界的进化过程，不断进行个体之间的交叉和变异，从而逐渐趋向于最优解的方向。

四、基于遗传算法优化BP神经网络的股票价格预测

在进行股票价格预测时，我们将历史数据作为输入