【摘 要】
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为了提高股票价格的预测精度，提出一种因子分析与神经网络相融合的股票价格预测模型。首先采用因子分析法确定影响股票价格的主要因子，然后将主要因子作为神经网络的输入向量进
【出 处】
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内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)
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为了提高股票价格的预测精度，提出一种因子分析与神经网络相融合的股票价格预测模型。首先采用因子分析法确定影响股票价格的主要因子，然后将主要因子作为神经网络的输入向量进行学习和建模，并采用遗传算法对神经网络进行优化。该模型融合了因子分析和神经网络的优势，可以准确刻画股票价格变化的复杂性和非平稳性，提高了股票价格的预测精度，而且泛化能力更优。
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