基于BP神经网络股价预测的一种改进方法

张吉刚

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基于BP神经网络股价预测的一种改进方法

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为提高神经网络经济预测的泛化能力,对神经网络预测数据处理方法进行了改进,把对数据的归一化变为对数据增长量的归一化,因而只要被预测的增长量不超过以往的历史数据增长量,则不会发生外延问题。根据这一思路,采用个股(中国石化)收盘价的数据,通过对收盘价的增长量进行了归一化,得到新的时间序列,将该时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,用BP神经网络进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练的仿真试验后,预测结果与实际结果的比较说明,改进方法有效。

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来源
《长江大学学报：自然科学版》 |2007年第3期|71-73|共3页
作者
张吉刚;
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作者单位

咸宁学院数学系;

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正文语种 chi
中图分类经济数学方法;
关键词
BP神经网络; 泛化能力; 预测模型; 股价;

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