本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票市場預(yù)測中的應(yīng)用

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【摘要】：在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和主成分分析理論的基礎(chǔ)上,針對股票市場的高度非線性特征,結(jié)合主成分分析預(yù)處理方法,對原始交易數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,減少數(shù)據(jù)規(guī)模,提出一種改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對股票市場進(jìn)行預(yù)測。通過實驗對比表明,文章提出的模型具有收斂速度快、預(yù)測準(zhǔn)確度高等特點,應(yīng)用前景較好。
【作者單位】： 信陽師范學(xué)院工商管理學(xué)院;
【基金】：河南省政府決策課題(A021)
【分類號】：F224.33;F830.91
【正文快照】： 0引言神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性模擬、自學(xué)習(xí)/適應(yīng)能力的特點[1],可逼近任意階段的非線性函數(shù),因此,其對股票市場價格的預(yù)測不必構(gòu)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在股票市場預(yù)測中起著重要作用。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中,徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種最常使用的算

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本文編號：1184683