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在研究神经网络算法和主成分分析理论的基础上，针对股票市场的高度非线性特征，结合主成分分析预处理方法，对原始交易数据进行降维，减少数据规模，提出一种改进的RBF神经网络模型对股票市场进行预测。通过实验对比表明，文章提出的模型具有收敛速度快、预测准确度高等特点，应用前景较好。
改进型RBF神经网络在股票市场预测中的应用
【摘 要】
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在研究神经网络算法和主成分分析理论的基础上，针对股票市场的高度非线性特征，结合主成分分析预处理方法，对原始交易数据进行降维，减少数据规模，提出一种改进的RBF神经网络模型对
【机 构】
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信阳师范学院工商管理学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2013年15期
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