基于MATLAB遗传算法优化BP神经网络预测股价

基于MATLAB遗传算法优化BP神经网络预测股价

近年来，随着金融市场的复杂性不断增加，对股票价格的准确预测需求也越来越迫切。BP神经网络是一种常用的预测模型，通过学习历史数据来建立输入与输出之间的映射关系，从而实现对未知数据的预测。然而，由于其参数较多且易陷入局部最优解的缺点，BP神经网络在预测股价等复杂问题上并不理想。为了提高BP神经网络的预测性能，本文将介绍如何使用遗传算法对BP神经网络进行优化。

1. 数据预处理
   首先，我们需要获取股票历史数据，并对其进行预处理，包括数据清洗、归一化等步骤。这些步骤旨在消除噪声和异常值，使得数据更适合用于训练BP神经网络。

% 数据读取与处理
data = xlsread('stock_data.xlsx'); % 读取股票数据（