本文關鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡在股票預測中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

畢業(yè)設計 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在股票預測中的應用研究，共86頁
隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人們投資意識的轉變，股票投資已成為現(xiàn)代人生活中一個重要組成部分，而股票價格的預測也成為投資者關心和研究的重點。由于股票投資的收益與風險往往是成正比的，如何建立一個運算速度和精確度都比較高的股市預測模型，對于金融投資者具有理論意義和實際應用價值。
本文在深入分析股票市場預測面臨的關鍵問題和比較各種股票預測方法的基礎上，探討利用BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡對股票走勢進行分析和預測的可行性。BP網(wǎng)絡通過對以往歷史數(shù)據(jù)的學習，，找出股市發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律，并將其存儲在網(wǎng)絡具體的權值、閥值中，用以預測未來的走勢。
針對BP算法在股市預測中存在的學習速度慢、容易陷入局部極小值、預測結果精度不高等問題，提出一種改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法。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)元轉換函數(shù)的權值、縮放系數(shù)和位移參數(shù)進行調(diào)整，減少隱層節(jié)點數(shù)，加快BP網(wǎng)絡的收斂速度。
根據(jù)BP網(wǎng)絡進行股市預測的原理，建立基于BP網(wǎng)絡的股市預測模型，采用改進后的BP算法進行股市預測，并通過MATLAB軟件對其預測過程進行仿真實驗。在仿真過程中對BP算法和改進后的BP算法在預測股票中的收斂性能進行比較，并以湖南三一重工的股票價格為例，對所建的預測模型進行訓練，并用訓練好的BP網(wǎng)絡股市預測模型來預測其股票數(shù)據(jù)，達到了預測效果。
關鍵詞 神經(jīng)網(wǎng)絡，股票預測，BP算法，激活函數(shù)
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  本文關鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡在股票預測中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。