【摘 要】
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该文利用BP网络较好的非线性分类能力,结合国内股票市场的特性,对于沪市综合指数涨跌的预测,进行了初步的探索和讨论.通过对沪市综合指数各项指标研究,考虑短期因素的影响兼
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该文利用BP网络较好的非线性分类能力,结合国内股票市场的特性,对于沪市综合指数涨跌的预测,进行了初步的探索和讨论.通过对沪市综合指数各项指标研究,考虑短期因素的影响兼顾长期因素的平衡作用,我们有选择地确立了网络的输入向量并进行了规范化处理.采用了在线梯度法作为权值的更新规则和一种新的"修剪算法"来确定网络的隐层结构.运用"组合预测"的方法在一定程度上改善了网络的可信度,提高了网络的预测精度.同时,对合大量的数值实验结果,在算法的实现过程中,从多个角度对BP网络的收敛速度慢,非成熟饱和,推广能力不强等缺陷进行了分析和改进.初步的尝度工作证明,人工神经网络用于国内股市的预测是可行和有效的,有着良好的应用前景.
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