【摘 要】
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【摘要】股票价格受到社会经济等多方面因素的影响，价格变化大，具有非线性和不稳定的特征，采用传统的线性模型难以准确的预测。本文采用BP、RBF神经网络，以及GABP神经网络进行股票价格预测，比较分析了三种方法的预测精度。实证结果表明，神经网络能够较好地对股票价格进行预测，其中GABP网络比传统的BP和RBF网络有更好的全局收敛性及更高的预测精度。
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【摘要】股票价格受到社会经济等多方面因素的影响，价格变化大，具有非线性和不稳定的特征，采用传统的线性模型难以准确的预测。本文采用BP、RBF神经网络，以及GABP神经网络进行股票价格预测，比较分析了三种方法的预测精度。实证结果表明，神经网络能够较好地对股票价格进行预测，其中GABP网络比传统的BP和RBF网络有更好的全局收敛性及更高的预测精度。
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