【摘 要】
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本文分别以人工神经网络(ANN)和ARIMA为方法,以沪深300指数(简称HS300)样本,对一个时段的HS300预测,同时将两种预测结果相比较,试图说明,将人工神经网络(ANN)方法应用于金融
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本文分别以人工神经网络(ANN)和ARIMA为方法,以沪深300指数(简称HS300)样本,对一个时段的HS300预测,同时将两种预测结果相比较,试图说明,将人工神经网络(ANN)方法应用于金融时间序列的预测是可行的。本文根据人工神经网络进行股指预测的原理,建立基于BP算法的前向神经网络和基于动态BP算法的Elman神经网络的股指预测模型,采用股指预测模型进行股市预测,并通过MATLAB软件对其预测过程进行仿真实验。通过仿真结果,对ARIMA预测模型和人工神经网络预测模型进行了比较。
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