基于灰色神经网络的股票指数短期预测  

Stock Index Short-Term Forecast Based on Grey-Neural Network

作　　者：王志远[1] 王世卿[1] 

机构地区：[1]郑州大学信息工程学院,郑州450052

出　　处：《微计算机信息》2012年第2期124-125,共2页Control & Automation

摘　　要：灰色神经网络是GM(1,N)模型与BP神经网络结合的组合模型,比较适合于对小样本数据预测。本文运用灰色神经网络的理论和技术,对股市的上证综指进行了短期预测。实验结果表明,灰色神经网络预测精度优于GM(1,N)模型。Grey-neural network is combined by GM（1,N） and BP neural network,it＇s more suitable for small sample data forecasting. This article use the theory and technology of grey-neural network to forecast the short-term of the Shanghai Composite Index. The results show that grey-neural network is superior to GM（l,N）model in precision.

关 键 词：GM(1 N) 灰色神经网络 股票 预测 

分 类 号：TP9[自动化与计算机技术]