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1、`該文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,對股票市場指數(shù)和股票交易買賣時(shí)機(jī)進(jìn)行預(yù)測.其中,對于股指的預(yù)測,采用了多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練分別采用EBP反向傳播和ALOPEX模式提取算法.針對EBP算法存在的收斂速度慢、易陷入局部極小值的問題,該文提出了改進(jìn)的EBP算法并采取網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值參數(shù)變動(dòng)賦值的措施.相對于EBP算法,ALOPEX算法的最優(yōu)權(quán)值的搜索方向具有一定的隨機(jī)性,能較好地避免網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中出現(xiàn)的局部性問題.對于股票交易買賣時(shí)機(jī)這一較復(fù)雜的預(yù)測問
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