基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
1.程序功能描述
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真,采用的双BP神经网络结构如下:
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
三个算法的误差对比:

3.核心程序
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4.本算法原理
整个BP算法的整体结构如下所示:
首先看下传统的遗传算法,遗传算法优化的过程如下所示:
1.选择问题解的一个编码,给出一个有N个染色体的初始群体pop(1),t=1。
2.对群体中的每一个染色体 ,计算它的适应函数值f(xi)。
3.若停止规则满足,则算法停止,否则计算概率P,并以此概率分布,从pop(t)中随机选取N个染色体构成一个新的种群newpop(t)。
4.通过交叉(交叉概率为),得到N个染色体的crosspop(t+1)。
5.以较小的变异概率 ,使得某染色体的一个基因发生变异,形成新的群体mutpop(t+1)。 令t=t+1,pop(t)=mutpop(t),重复第(2)步。
其详细步骤如下:
这里,通过设置两个BP神经网络的方法来实现预测功能,一个神经网络的初始学习率设置较大,一个神经网络的初始学习率设置较小,两个神经网络的误差分别为e1,e2,最后得到的结果按如下公式计算:
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