基于神经网络和遗传算法的证券预测技术的研究的开题报告一、选题背景和意义证券市场是一个高度复杂和变化不定的系统，其涉及众多的因素和变量，如政治、经济、社会和技术等因素。如何准确地预测证券价格走势，为投资者提供准确的决策支持，一直是证券市场研究的热点问题之一。近年来，神经网络技术在证券预测方面的应用越来越广泛，本研究拟结合遗传算法对神经网络进行优化，进一步提高证券预测的准确性。二、研究目的和内容本研究旨在设计一种基于神经网络和遗传算法的证券预测模型，以提高证券预测精度。具体研究内容包括：1.综合审视目前证券市场预测方法，并分析其中存在的问题和不足。2.研究神经网络及其在证券预测中的应用，掌握神经网络算法的基本原理。3.研究遗传算法及其在优化神经网络中的应用，了解遗传算法的原理和实现方法。4.设计基于神经网络和遗传算法的证券预测模型，对证券市场的数据进行训练和测试，并对模型进行分析和优化。5.验证该模型的性能和准确性，对预测结果进行统计和分析，对模型进行评价。三、研究方法和技术路线本研究主要采用文献研究、理论分析和实证研究方法。具体技术路线如下：1.文献研究。搜集相关文献和数据，了解当前证券市场预测方法，并分析其中的优缺点和不足。2.理论分析。研究神经网络算法及其在证券预测中的应用，掌握其基本原理；研究遗传算法及其在优化神经网络中的应用，了解其原理和实现方法。3.实证研究。在MATLAB或Python环境中，使用获得的数据训练基于神经网络和遗传算法的证券预测模型，对模型进行测试、分析和优化；验证该模型的性能和准确性，对预测结果进行统计和分析，对模型进行评价。四、预期结果和意义通过本研究，预计达到如下几个目标：1.明确神经网络和遗传算法在证券预测中的优缺点，为后续的证券预测研究提供参考。2.设计基于神经网络和遗传算法的证券预测模型，并对模型进行分析和优化，提高证券预测的准确性。3.验证该模型的性能和准确性，对预测结果进行统计和分析，评价模型的实用性和可行性。4.本研究可以为投资者提供准确的决策支持，帮助他们在证券市场中获得更好的投资收益。五、参考文献1.杜科、于迅，基于神经网络的股票价格预测，计算机工程与应用，2015年；2.刘乾、唐俊，基于遗传算法和BP神经网络的宏观经济数据预测，计算机科学与探索，2013年；3.王辛、胡景龙，基于神经网络模型的股票价格预测研究，山西财经大学学报，2016年；4.李宁、李爱兰，基于遗传算法优化BP神经网络的股票预测方法研究，计算机工程与设计，2018年；5.孙兴、辛友仁，基于LSTM神经网络的股票预测研究，计算机应用研究，2019年。