【摘 要】
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本文详细分析了BP神经网络的原理、学习算法等,使用三层BP神经网络对上证指数收盘价进行实证分析。首先,文章通过秩相关系数分析因子与上证指数收盘价的关系,对因子进行筛选,
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本文详细分析了BP神经网络的原理、学习算法等,使用三层BP神经网络对上证指数收盘价进行实证分析。首先,文章通过秩相关系数分析因子与上证指数收盘价的关系,对因子进行筛选,去掉与上证指数收盘价相关性较小的因子,以输入更有效的因子,使网络更快地学习到输入与输出之间的内在规律;然后,本文通过标准BP神经网络、改进后的BP神经网络这两种模型对上证指数的收盘价进行实证分析,通过预测值与真实值之间的平均绝对误差MAE、方向正确率DS得出改进后的BP神经网络在预测能力方面表现更好;随后,用改进BP神经网络通过平均绝对误差MAE、方向正确率DS确定最佳参数,即训练集、训练函数、学习率、隐节点个数以及激活函数的确定;最后,本文比较了不同行情下BP神经网络的预测能力,发现在盘整期行情的表现能力不如牛市行情。通过对BP神经网络的原理以及实证的研究,结果表明三层BP神经网络可以实现对股票价格的有效预测,对投资实践有一定的借鉴意义。
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