【摘 要】
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提出了一种基于RBF(Radial Basic Function)神经网络的股票市场预测模型。RBF神经网络的结构简单,具有良好的全局逼近性能,以及非线性映射能力和高度非线性的特点。在这种情
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提出了一种基于RBF(Radial Basic Function)神经网络的股票市场预测模型。RBF神经网络的结构简单,具有良好的全局逼近性能,以及非线性映射能力和高度非线性的特点。在这种情况下,根据股票数据是一类非线性较强的时间序列,对其进行预测,即从前N个数据中预测将来的M个数据,建立股票市场的短期预测模型,并以一个典型的实例加以分析和验证。
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