【摘 要】
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系统介绍了随机模糊神经网络(SFNN)并将其用于上市公司每股收益的分类和预测,以解决一般的预测方法没有考虑到输入输出数据含有“噪声”的现实问题。文中选取了300家当前正在
【机 构】
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西安交通大学管理学院,西安交通大学会计学院,清华大学汽车工程系汽车安全与节能国家重点实验室
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系统介绍了随机模糊神经网络(SFNN)并将其用于上市公司每股收益的分类和预测,以解决一般的预测方法没有考虑到输入输出数据含有“噪声”的现实问题。文中选取了300家当前正在上海或深圳证券交易所上市的公司作为样本,用随机模糊神经网络对其每股收益的分类和预测进行了仿真研究,并将仿真结果与用模糊神经网络(FNN)的仿真结果进行了对比,结果显示用随机模糊神经网络的仿真效果较好。这对于投资者合理把握投资机会,正确投资以获得更高的收益有着一定的现实意义。
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