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1、廈門大學(xué)碩士學(xué)位論文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票預(yù)測中的應(yīng)用研究姓名：丁倩蕾申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機軟件與理論指導(dǎo)教師：馮少榮20080501AbstractThestockmarket，whichiSthemaincharacterofmarketeconomyattractsmillionsofinvestorsfromitsbirth，TheproceedsofstockinvestmentalwaysequaltheriskThatme
2、ansthegoodproceedsisbasedonthehighriskoffailureInvestorscareforstockmarket，analyzefinancialdataandtrytopredictthetrendofstock。Thereforethestudyandpredictionofdisciplinarianinstockmarkethavegreattheoreticalsignificanceand
3、applicablevalueThethesispresentsamethodofmodehngstockmarketusingBPneuralnetworkStockmarketisaverycomplexnonlineardynamicsystemNeuralnetworkhasthecapabilityofapproximatinganynonlinearsystemandthespecialityofselflearningan
4、dselfadaptingTheexperimentsprovethatthemethodofmodelingstockmarketusingneuralnetworkhasasatisfyingresultinstockprediction，BPneuralnetworkfindoutthedisciplinarianofstockmarketthroughstudyofhistoricaldatumandstoretheminthe
5、weightsandvalvevaluesoftheneuralnetworkforforecastingthetrendinthefutureThethesisanalysesthetheoryofstockmarketpredictionbasedOilBPneuralnetworkandthepredictionmodelofstockmarkethasbeenestablishedusingthree—layerfeedforw
6、ardneuralnetworkThispaperproposedanewactivefimctionTheperformanceofstandardBPalgorithmandotheramelioratedBPalgorithmhasbeenadoptedTheperformanceofstandardBP艇oel【indexhavebeenappliedtotraintheestablishednetworkmodelunitet
7、henewactivefunctionwithanonlinegradientmethod，thenstockdatumhavebeenpredictedusingthetrainednetworkandgoodeffecthasbeengainedTheoreticalanalysisandexperimentresultshowthatthemethodofstockpredictionusingBPneuralnetworkisf
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