基于RBF网络的金融时间序列预测

摘要：

RBF网络是一种新颖有效的前向型神经网络,它通过非线性基函数的线性组合实现从输入空间RN到输出空间RM的非线性转换,特别适合于非线性时间序列如股票市场等金融系统的预测.本文以中集集团的实际收盘价作为预测对象,提出基于RBF网络的个股价格预测模型,仿真实验表明,该模型对于个股价格的短期预测是可行有效的.

关键词：RBF、金融、时间序列、预测

所属期刊栏目：17

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：46-48