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畢業(yè)設(shè)計(jì) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票預(yù)測中的應(yīng)用研究，共86頁
隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們投資意識的轉(zhuǎn)變，股票投資已成為現(xiàn)代人生活中一個重要組成部分，而股票價(jià)格的預(yù)測也成為投資者關(guān)心和研究的重點(diǎn)。由于股票投資的收益與風(fēng)險(xiǎn)往往是成正比的，如何建立一個運(yùn)算速度和精確度都比較高的股市預(yù)測模型，對于金融投資者具有理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
本文在深入分析股票市場預(yù)測面臨的關(guān)鍵問題和比較各種股票預(yù)測方法的基礎(chǔ)上，探討利用BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股票走勢進(jìn)行分析和預(yù)測的可行性。BP網(wǎng)絡(luò)通過對以往歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，，找出股市發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律，并將其存儲在網(wǎng)絡(luò)具體的權(quán)值、閥值中，用以預(yù)測未來的走勢。
針對BP算法在股市預(yù)測中存在的學(xué)習(xí)速度慢、容易陷入局部極小值、預(yù)測結(jié)果精度不高等問題，提出一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。通過重新選取神經(jīng)元的激活函數(shù)，對輸出層和隱層中神經(jīng)元轉(zhuǎn)換函數(shù)的權(quán)值、縮放系數(shù)和位移參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，減少隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，加快BP網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。
根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股市預(yù)測的原理，建立基于BP網(wǎng)絡(luò)的股市預(yù)測模型，采用改進(jìn)后的BP算法進(jìn)行股市預(yù)測，并通過MATLAB軟件對其預(yù)測過程進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。在仿真過程中對BP算法和改進(jìn)后的BP算法在預(yù)測股票中的收斂性能進(jìn)行比較，并以湖南三一重工的股票價(jià)格為例，對所建的預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，并用訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)股市預(yù)測模型來預(yù)測其股票數(shù)據(jù)，達(dá)到了預(yù)測效果。
關(guān)鍵詞 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，股票預(yù)測，BP算法，激活函數(shù)
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