LM-BP算法在金融股指预测中的参数设定

摘要：

针对股价系统内部结构的复杂性、外部因素的多变性,分析了基于BP网络进行股市预测的原理,利用三层前馈神经网络对股市建立预测模型,探讨了网络的拓扑结构、隐节点个数确定的原则、样本数据的选取和预处理、初始参数的确定等问题.为了避免网络陷入局部最小点和提高网络的收敛速度,算法采用改进后的LM-BP,并与其他BP算法进行比较.以最具代表性的上证指数为例,仿真实验表明了经过对筛选后的样本学习,并对所建的预测模型进行训练后,该LM-BP算法能够对有短期上证指数走势进行有效稳定预测.

关键词：股票指数预测、BP神经网络、隐层节点数确定、样本选取策略

所属期刊栏目：18

分类号：F832.51(金融、银行)

在线出版日期：2010-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：667-671