BP神经网络在股价预测中的应用
股票价格受多个影响因素的共同影响,且各个因素之间有着比较复杂的关系,是具有高度不确定的非线性系统.利用传统的预测方法有着诸多限制,而采用神经网络的方法则能够较好地克服这些限制,实现良好的非线性预测.文章利用二层前馈神经网络对股市建立预测模型,探讨了网络结构、隐节点个数确定的原则、样本数据的预处理,对长源电力(000966)2009年-2010年共三个月交易数据进行分析.结果表明采用该方法对股价有良好的预测效果,可为投资提供一定参考.
BP神经网络、归一化、股价预测
TP1;N94
2011-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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