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用神经网络进行时间序列预报的研究(英文) 被引量：2
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作者 胡北来 刘保钢 曹锡慧 《南开大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1999年第3期95-98,共4页
本文用前馈神经网络的背传（ＢＰ）算法对股票交易进行了时间序列预报的研究．文中计算所采用的训练结果是价格绝对平均误差与实际值相比小于０．０４８，训练结果与实际值的相关系数大于０．９９９８．结果显示，如果神经网络可以被一... 本文用前馈神经网络的背传（ＢＰ）算法对股票交易进行了时间序列预报的研究．文中计算所采用的训练结果是价格绝对平均误差与实际值相比小于０．０４８，训练结果与实际值的相关系数大于０．９９９８．结果显示，如果神经网络可以被一组交易数据训练好，则对该时序系列的预报将会是成功的． 展开更多
关键词 时间序列 神经网络 股票 预测 BP算法
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