改进的BP算法在股市预测中的应用  

Application of Improved BP Algorithm in Stock Market Prediction

作　　者：冯居易[1] 

机构地区：[1]西安财经学院信息学院,陕西西安710100

出　　处：《电子科技》2011年第8期15-17,共3页Electronic Science and Technology

基　　金：陕西省教育厅科学研究计划基金资助项目(2010JK554);陕西省自然科学基金资助项目(2007F25)

摘　　要：股票价格预测是证券界和学术界的一个重要的研究课题。神经网络具有强大的非线性逼近能力,文中采用MO-VLBP神经网络建立股票价格预测模型,对某银行的收盘价进行预测。实验结果证明,MO-VLBP网络模型应用于股票价格的短期预测,运算速度快、预测精度高。Stock price prediction is an important research topic of the securities industry and academia.Neural network has a strong power of non-linear approximation.The author utilizes MO-VLBP neural network to build the prediction model for Beijing Bank＇s closing price prediction.The experiment proves that the MO-VLBP prediction model applied into the stock price forecasting has the advantages of fast computing speed and good forecasting precision,and has a value of promotion and application.

关 键 词：神经网络 动量-可变学习率BP算法 股票价格 预测模型 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]