综合改进BP神经网络算法在股价预测中的应用
欧阳金亮
陆黎明
1.上海师范大学信息与机电工程学院,上海,2002342.上海师范大学信息与机电工程学院,上海,200234
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
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 57-59,97 )
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