综合改进BP神经网络算法在股价预测中的应用

摘要：

BP神经网络用于股市等非线性系统的预测具有非常强大的能力.针对标准BP神经网络算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小点问题,提出附加动量法和动态调整学习率法相结合的综合改进BP算法.建立了基于改进算法的股票价格预测系统模型,并对青岛海尔股票价格进行了预测.仿真结果表明,相对于标准BP算法,综合改进的BP算法能明显加快网络的收敛时间,用于股价短期预测是有效可行的,并且能够达到较高的准确性,具有一定的实际应用价值.

关键词：BP算法、股票价格、预测模型

所属期刊栏目：39

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：57-59,97