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基于BP神经网络的证券市场异常波动识别模型

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摘要证券市场的波动是其本质特征和属性,但如果价格的波动性呈现出振幅剧烈、频率过快,就可能导致市场的价格扭曲,进而导致股票市场剧烈震荡.本文立足于实际的证券交易市场,建立多层神经网络分类器,使用BP神经网络中的四种学习算法对仿真数据进行拟合,结果表明弹性梯度算法对六种基本的波动模式识别精度较高.

作者韩俊

机构地区郑州大学

出处《赤峰学院学报（自然科学版）》 2015年第21期77-79,共3页 Journal of Chifeng University(Natural Science Edition)

基金基金项目:河南省金融市场稳定性研究

关键词证券市场异常波动 BP神经网络弹性梯度算法

分类号 F830.91 [经济管理—金融学]

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赤峰学院学报（自然科学版）

2015年第21期

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