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神经网络在股票价格预测中的建模及应用

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摘要 股票价格是非线性时间序列,神经网络具有强大的非线性逼近能力。本文采用BP神经网络,并将数据分为训练集和测试集,以提高网络的泛化能力。经实验证明,设计出的BP神经网络的股价预测模型可以很好地逼近非线性时间序列,并较好地对股票价格进行短期预测。
作者 冯居易
出处 《福建电脑》 2009年第1期12-12,6,共2页 Journal of Fujian Computer
基金 陕西省自然科学基金项目(人工神经网络在时间序列预测中的研究SJ08F32)
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