基于ISNN和HGA的沪深300指数预测方法

提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了沪深300指数预测模型。设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(HGA),并采用HGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对2007年上半年的沪深300指数日收盘价进行了预测分析。实验结果表明,该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小。