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提出一种基于ＲＢＦ神经网络的股市预测建模方法，并采用递阶遗传算法训练ＲＢＦ网络的参数、权重和结构，对上证综指和个股（伊利股份）的建模与预测结果表明，该训练方法使ＲＢＦ神经网络具有很强的学习与泛化能力，它在股市这样一个复杂的非线性随机系统建模中具有很高应用价值。
基于RBF神经网络的股市建模与预测
【摘 要】
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提出一种基于ＲＢＦ神经网络的股市预测建模方法，并采用递阶遗传算法训练ＲＢＦ网络的参数、权重和结构，对上证综指和个股（伊利股份）的建模与预测结果表明，该训练方法使ＲＢＦ神经网络具有很强的学习
【机 构】
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天津大学管理学院
【出 处】
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天津大学学报
【发表日期】
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2000年4期
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