引入趋势因子的BP模型在股市预测中应用  

作　　者：孙海波[1,2] 王丽敏[3] 韩旭明[4] 

机构地区：[1]吉林大学商学院 [2]吉林财经大学经济模拟研究所,长春130017 [3]吉林财经大学管理科学与信息工程学院,长春130017 [4]长春工业大学软件学院,长春130012

出　　处：《统计与决策》2015年第19期87-89,共3页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61202306);吉林省教育厅重点规划项目(2012185);吉林省高校新世纪优秀人才支持计划项目(2014159)

摘　　要：为进一步提高BP神经网络的预测性能,文章将具有纠正预测方向特性的趋势因子引入到BP神经网络中,提出了引入趋势因子的BP神经网络,即DF-BPNN网络(BP Neural Network with Direction Factor),并将其应用于股市预测领域中。仿真实验结果表明,与基本BP神经网络相比,文章提出的DF-BPNN模型的预测精度得到进一步改善,预测性能优于BP神经网络。

关 键 词：BP神经网络 趋势因子 股市预测 

分 类 号：TP389[自动化与计算机技术—计算机系统结构]