Applied research on stock forcasting model based on BP neural network

机译：基于BP神经网络的股票预测模型研究

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Making use of the function approximation and self-learning of BP neural network, we analyze the historical data in Shanghai Stock between June 2006 and November 2009, construct a stock forecasting model based on BP neural network, and verify the model through some test samples. Finally, we can use the Robust model to forcast the short-term stock. Matlab simulation experiments indicate that the model is feasible and effective in short-term stock forcasting.

机译：利用BP神经网络的函数近似和自学，我们分析了2006年6月和2009年11月在2006年6月之间的上海股票的历史数据，构建了基于BP神经网络的库存预测模型，并通过一些测试样本验证模型。最后，我们可以利用强大的模型来平移短期股票。 MATLAB仿真实验表明，该模型在短期股票上升播种方面是可行和有效的。

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来源
《International Conference on Electronic and Mechanical Engineering and Information Technology》|2011年||共3页
会议地点
作者
Ma Yue; Chang Yu; Xia Chunyu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP39-53;
关键词
BP neural network; function approximability; stock forcasting;

机译：BP神经网络;功能近似性;库存预测;

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