基于粒子優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的股票價(jià)格預(yù)測(cè)方法

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摘要：為了提高股票價(jià)格預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性并降低預(yù)測(cè)耗時(shí)，文章引入了粒子優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。通過(guò)融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化算法，構(gòu)建了一個(gè)更有效的預(yù)測(cè)模型，以更好地反映股票價(jià)格的動(dòng)態(tài)變化。同時(shí)，引入混沌干擾因子和變異因子增加算法多樣性，進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)的精確性和穩(wěn)定性。這種基于粒子優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法為股票價(jià)格預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供了一種新的解決方案。（剩余6405字）