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基于改进神经网络模型的股指预测实证研究

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摘要针对BP神经网络容易陷入局部最小值以及网络收敛速率缓慢等问题,利用遗传算法优化网络权值和阈值,根据网络输出总误差变化对学习率进行动态调整,并运用改进的BP神经网络模型对上证指数进行预测分析.实证研究表明,改进的BP神经网络预测模型能够加快算法收敛速率,有效地提高预测精度.

作者程浩孙妮

机构地区安徽新华学院商学院

出处《赤峰学院学报（自然科学版）》 2018年第8期70-72,共3页 Journal of Chifeng University(Natural Science Edition)

关键词 BP神经网络股票指数预测

分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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赤峰学院学报（自然科学版）

2018年第8期

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