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通过对小波神经网络的分析,建立了小波神经网络模型,使其具有更好的预测性能。然后利用该模型对深圳300成分指数（2010—06—01到2010—09—30）进行了非线性逼近。通过Matlab软件对该网络的训练进行了数值仿真。仿真结果表明：该网络模型对金融时间序列进行预测是可行的。
基于小波神经网络的深证300成分指数的预测
【摘 要】
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通过对小波神经网络的分析,建立了小波神经网络模型,使其具有更好的预测性能。然后利用该模型对深圳300成分指数（2010—06—01到2010—09—30）进行了非线性逼近。通过Matlab软
【机 构】
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兰州交通大学数理与软件工程学院
【出 处】
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重庆理工大学学报(自然科学)
【发表日期】
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2011年6期
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