【摘 要】
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股票价格通常受市场各种因素的影响,并且在价格波动上通常表现出非线性和不确定性。在解决股票价格预测问题时,由于单一预测方法自身的局限性,往往准确度较低。因此,为了获取
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股票价格通常受市场各种因素的影响,并且在价格波动上通常表现出非线性和不确定性。在解决股票价格预测问题时,由于单一预测方法自身的局限性,往往准确度较低。因此,为了获取更加准确的预测结果,有必要结合2种或者更多的预测方法,建立一种组合预测模型。因此,本文提出了基于GM-RBF神经网络的股票价格预测模型,实验结果表明,相对单一的预测模型,GM-RBF神经网络的股票价格预测模型能够更加精确地对股票价格进行预测,更加客观地反映股票价格变化的规律。
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