神经网络在股票价格预测中的应用——基于三种网络的比较分析  

作　　者：刘斐弘 

机构地区：[1]中国海洋大学经济学院,山东青岛266100

出　　处：《时代金融》2012年第05X期241-241,共1页Times Finance

摘　　要：股票价格受到社会经济等多方面因素的影响,价格变化大,具有非线性和不稳定的特征,采用传统的线性模型难以准确的预测。本文采用BP、RBF神经网络,以及GABP神经网络进行股票价格预测,比较分析了三种方法的预测精度。实证结果表明,神经网络能够较好地对股票价格进行预测,其中GABP网络比传统的BP和RBF网络有更好的全局收敛性及更高的预测精度。

关 键 词：股票价格 BP网络 RBF网络 遗传算法 GABP网络 

分 类 号：F224[经济管理—国民经济] F830.91