基于bp网络的股票预测模型分析

阿乐 2024-06-25 14:04:42
最佳回答
摘要:股票市场是一个不稳定的非线性的动态变化系统。股票的价格受多种因素的影响,呈现出非线性的变化规律。在股票价格的预测模型中,bp神经网络具有一定的优越性。它具有很强的学习能力、自适应能力,可以无限地逼近非线性函数。本文通过实例,证实了利用bp神经网络可以对股票进行短期的预测,具有较强的网络泛化能力。关键词:股票预测bp神经网络matlab一、股票预测的意义改革开放以来,**的经济正在迅速地发展。股票市场也越来越被人们普遍关注着。股市的诱惑力是不可言喻的,它具有高风险和高收益的双重特征[1]。随着股民队伍的不断壮大,对股市进行投资分析,探寻股市发展的内在规律已是当务之急。股票的预测研究可以在一定程度上帮助人们防患于未然,降低股市灾难性变化带来的巨大损失和打击。股市的暴涨暴跌不仅对投资者是一个重大的打击,对整个股市乃至经济的发展都可能造成大的震荡。因此,对股票进行预测和投资分析,对于股市的稳定和经济的健康发展是有一定意义的。二、股票价格预测的难度1net=initnw(net,1); %initnw 20210311
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