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本文首先介绍了传统的神经网络BP算法的优缺点,并结合模拟退火算法局部搜索全局的特点,提出将模拟退火算法和传统的BP算法相结合,形成一种新的BP神经网络算法,有效的解决了现行神经网络收敛速度问题、局部极小值等问题。最后论文将此改进的BP神经网络算法应用于股市预测中,大大提高了预测的准度,降低了投资风险。