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针对证券市场运作的复杂性，提出了一种改进的BP神经网络模型，并将其应用于金融街的股价预测。采用遗传算法对网络结构和权值进行了优化，提高了网络的预测精度，加快了收敛速度，克服了以往传统预测方法的缺点。实验结果表明，将改进的BP网络模型用于股市分析和股价预测具有一定的准确性和应用价值。
基于遗传算法和神经网络的股票价格预测
【摘 要】
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针对证券市场运作的复杂性，提出了一种改进的BP神经网络模型，并将其应用于金融街的股价预测。采用遗传算法对网络结构和权值进行了优化，提高了网络的预测精度，加快了收敛速度，克服
【机 构】
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青岛理工大学中德信息技术合作研究所
【出 处】
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电脑开发与应用
【发表日期】
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2010年2期
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