【摘 要】
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本文在深入分析股票市场预测面临的关键问题和比较各种股票预测方法的基础上,提出了使用BP网络和SOM网络相结合的方法来预测股票价格,并针对标准BP算法在股市预测中存在的学
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本文在深入分析股票市场预测面临的关键问题和比较各种股票预测方法的基础上,提出了使用BP网络和SOM网络相结合的方法来预测股票价格,并针对标准BP算法在股市预测中存在的学习速度慢、容易陷入局部极小值、预测结果精度不高等问题,提出一种改进的BP神经网络算法。通过重新选取神经元的激活函数,对输出层和隐层中神经元转换函数的权值、缩放系数和位移参数进行调整,减少隐层节点数,加快BP网络的收敛速度。实验证明,利用改进后的BP神经网络建模,预测股票价格,用SOM网络对数据分类,确定股票的价格趋势,将两者结合起来,可以对股票的价格和走势取得良好的预测效果。
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