【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第12期 203-207页,共5页

【作 者】： 刘健 [1,2] ; 何林 [1] ; 袁建华 [1] ; 王雪峰 [2]

【摘 要】 关于股票价格准确预测问题，借助股票价格指数，投资者可以掌握股市整体的发展动态。为了增加收益，降低风险，制定正确的投资决策，合理预测股指是必要的。然而传统预测方法存在方法单一、缺乏定性分析等不足，难以适应国内复杂的股票市场。为解决上述问题，在股市可以预测的前提下，从股市自身特点出发，提出了一种定性与定量相结合的新式组合算法。将粒子群优化（PSO）、非线性独立成分分析（NLICA）、BP神经网络三种算法相结合，建立上证综指预测模型，并通过计算机仿真进行模型验证。结果表明新式组合预测模型比传统方法的适应性和智能性更强，预测精度更高，在股市短期预测中具有一审实用价佰．