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考虑到投资者的主要目的是盈利这一重要因素,提出了一种改进的径向基函数(RBF:Radial basis function)神经网络方法.在RBF网络的误差函数中增加了利润、时间和趋势信息,并采用基于梯度下降的误差纠正算法对网络进行训练.对股市综合指数进行预测的结果表明,该方法在提高投资收益的意义下,提高了神经网络模型在金融领域的预测性能.