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基于神经网络的股票市场预测

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本文对股市部分影响因素进行量化,融合传统证券技术分析方法,运用数据挖掘的算法对输入变量进行筛选,并采取改进的BP神经网络算法即LM算法来建模对上证指数进行仿真预测。可以看出,BP神经网络能较好的对股票市场进行预测,具有可行性。

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来源
《2008年国际应用统计学术研讨会》|2008年|1|共1页
会议地点烟台
作者
周少甫; 许泱;
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作者单位

中国现场统计研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类金融市场;人工神经网络与计算;
关键词
BP神经网络; 股市预测; 数据挖掘; LM算法; 上证指数;

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