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1、該文在深入分析股票投資理論和股價(jià)預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上,提出了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股市建模的方法.股票市場(chǎng)是一個(gè)極其復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性逼近能力和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等特性,實(shí)驗(yàn)證明,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股市建模可以取得比較不錯(cuò)的短期預(yù)測(cè)成果. 根據(jù)股票市場(chǎng)高度非線性特點(diǎn)及基本BP算法在權(quán)值調(diào)整過程中存在的收斂速度慢、易陷入局部極小點(diǎn)的缺點(diǎn),該文提出了一種遺傳BP算法.遺傳BP算法利用遺傳算法進(jìn)行全局搜索,注重搜索未知區(qū)域,處理
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