Volume 1,Issue 3
Fall 2025
基于GA-GWO混合优化算法的ANN-KNN融合模型的股票价格区间预测
本文提出一种基于混合优化算法的多模型融合预测框架,即为一种基于人工神经网络（ANN）和K 近邻（KNN）融合
的预测方法。该方法在训练期间,先运用遗传算法（GA）进行若干代的优化，初步定位潜在的最优区域，再运用灰
狼优化算法（GWO）仔细搜索最优结果，进而得到最优的模型参数。同时构建两个双序列模型,通过仿真实验对比
融合模型与单一模型的预测效果。结果显示，与单模型的预测效果相比，融合模型在捕捉股票价格趋势和波动性方面
表现更为卓越。
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