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针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。
混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究
【摘 要】
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针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股
【机 构】
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湖南工学院计算机科学系
【出 处】
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航空计算技术
【发表日期】
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2009年01期
【基金项目】
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湖南省高等学校科学研究项目(08C249)
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