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基于RBF神经网络的股票价格预测
引用本文:付成宏 傅明 阙建荣. 基于RBF神经网络的股票价格预测[J]. 企业技术开发, 2004, 23(4): 14-15,38
作者姓名:付成宏 傅明 阙建荣
作者单位:[1]长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410077 [2]长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙410076
摘    要:
由于股票的价格是非线性的时间序列,文章提出了基于RBF神经网络的个股价格预测模型,该模型优于传统的股市技术分析方法,又避免了BP算法容易陷入局部极小点和收敛速度慢的缺点。根据实验的仿真结果显示,该模型对于个股价格的短期预测效果较好。

关 键 词:径向基函数神经网络  非线性时间序列  预测  股票价格
文章编号:1006-8937(2004)04-0014-02

Prediction of stock price base on radial basic function neural networks
FU Cheng-hong,FU Ming,QUE Jian-rong. Prediction of stock price base on radial basic function neural networks[J]. Technological Development of Enterprise, 2004, 23(4): 14-15,38
Authors:FU Cheng-hong  FU Ming  QUE Jian-rong
Affiliation:FU Cheng-hong1,FU Ming2,QUE Jian-rong1
Abstract:
Because of the stock price is a nonlinear time series, this paper presents the stock price prediction model based on radial basic function neural networks. The model is not only better than the tradition stock technical analysis method but also is avoiding the defects which relapse into the partial smallest point and convergence rate is little of BP algorithm. The simulation results of the experiment show that model is efficient to forecast the trend of stock price.
Keywords:radial basic function neural network  nonlinear time series  prediction  stock price
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