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介绍了神经网络的基本概念,BP算法是前馈神经网络中最终要的算法模型,但由于BP算法收敛速度慢,为了加速算法收敛,增加神经网络的稳定性,提出了L-M对股票指数预测模型。借助神经网络对非线性函数的逼近能力,对上证综合指数股价进行单步预测。用L-M和BP对预测结果进行比较,证明L-MBP算法用于指标预测准确性更高。