咸宁学院学报
鹹寧學院學報
함저학원학보
JOURNAL OF XIANNING TEACHERS COLLEGE
2007年
3期
1-3
,共3页
前馈型神经网络%差价%股价预测
前饋型神經網絡%差價%股價預測
전궤형신경망락%차개%고개예측
为减小预测误差,目前的方法是:选择对股价有显著影响的输入变量;调整网络结构及选择合适的参数;优化学习算法.这些方法都是以实际股价作为网络的预测.本文提出的方法是以相邻两天的股价差价作为网络的预测.本文在相同的数据上分别建立股价预测模型和股价的差价预测模型,并对它们的结果进行对比分析,结果表明差价预测模型的预测误差小,预测效果好.
為減小預測誤差,目前的方法是:選擇對股價有顯著影響的輸入變量;調整網絡結構及選擇閤適的參數;優化學習算法.這些方法都是以實際股價作為網絡的預測.本文提齣的方法是以相鄰兩天的股價差價作為網絡的預測.本文在相同的數據上分彆建立股價預測模型和股價的差價預測模型,併對它們的結果進行對比分析,結果錶明差價預測模型的預測誤差小,預測效果好.
위감소예측오차,목전적방법시:선택대고개유현저영향적수입변량;조정망락결구급선택합괄적삼수;우화학습산법.저사방법도시이실제고개작위망락적예측.본문제출적방법시이상린량천적고개차개작위망락적예측.본문재상동적수거상분별건립고개예측모형화고개적차개예측모형,병대타문적결과진행대비분석,결과표명차개예측모형적예측오차소,예측효과호.
