【摘 要】
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股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见。本文将附加动量法与BP神经网络结合,应用附加动量法去寻找BP神经网络的初始权值
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股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见。本文将附加动量法与BP神经网络结合,应用附加动量法去寻找BP神经网络的初始权值和阈值,并且应用主成分分析提取贡献率达到90%的主成分作为输入变量对股票进行预测,从而进行分析比较。实验结果表明,PCA-AM-BP模型在降低预测平均误差的同时,运行时间大大减少,加快了算法收敛速率。
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