基于SVD-GA-BP神经网络模型的股价预测

来源 :佳木斯大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:houjz
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近年来人工智能的发展,尤其是神经网络,在金融领域中的应用更是将预测股价推向一个高潮。以洽洽食品(代码为002557)的股价为数据样本,用奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)进行降维,然后在MATLAB中搭建BP神经网络,以及经过遗传算法(GA)优化的BP神经网络,分别来对洽洽食品股价的走势进行深层次的探索,比较两者的预测结果,并且为投资策略的制定提供更加准确的依据,希望在未来的投资中取得更高的收益。
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