2、股票市场价格预测与手写数字分类的技术探索

股票市场价格预测与手写数字分类的技术探索

股票市场价格预测

模糊 - 遗传机器学习方法概述

模糊 - 遗传机器学习结合了遗传算法优化、模糊逻辑、动态模糊成员关系、分类/模式识别和机器学习等元素，用于股票市场价格预测。通过这种融合的方法，可以构建一个进化的模糊 - 遗传机器学习模型，为股票算法交易提供先进的策略引擎。

实施结果

ITC 股票

股票名称	代数	均方根误差（RMSE）
ITC	1 代	54.55
ITC	39 代	5.4

在 ITC 股票的预测中，使用进化算法后，均方根误差（RMSE）从第一代的 54.55 降低到第 39 代的 5.4。这表明随着遗传循环的迭代，模型的预测准确性不断提高。通过选择、交叉和变异操作，形成了新的模糊构造，用于训练机器学习模型以预测 ITC 股票的平均价格。

FDC 股票

股票名称	代数	均方根误差（RMSE）