股票預測的BP神經網絡模型.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文提出了一個面向股市預測神經網絡系統(tǒng)，并針對系統(tǒng)性能的改善進行了深入研究。 在對前饋神經網絡的訓練中，使用參數(shù)自適應方法實現(xiàn)了學習率、慣性因子的自我調節(jié)，以避免系統(tǒng)誤差陷入局部最小，加快網絡的收斂速度，結果證實網絡的逼近精度及泛化能力均得到了極大的提高和改善。 我們采用上述優(yōu)化算法，對深市某股票價格進行了基于模糊參量的神經網絡模擬。為全面反映股市的特點和規(guī)律，該模型采集2001年3月1日至2003年4月11日原始數(shù)據，

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