基于RBF神经网络的股票价格预测  

Prediction of stock price base on radial basic function neural networks

作　　者：付成宏[1] 傅明[2] 阙建荣[1] 

机构地区：[1]长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410077 [2]长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙410076

出　　处：《企业技术开发》2004年第4期14-15,38,共3页Technological Development of Enterprise

摘　　要：由于股票的价格是非线性的时间序列,文章提出了基于RBF神经网络的个股价格预测模型,该模型优于传统的股市技术分析方法,又避免了BP算法容易陷入局部极小点和收敛速度慢的缺点。根据实验的仿真结果显示,该模型对于个股价格的短期预测效果较好。Because of the stock price is a nonlinear time series, this paper presents the stock price prediction model based on radial basic function neural networks. The model is not only better than the tradition stock technical analysis method but also is avoiding the defects which relapse into the partial smallest point and convergence rate is little of BP algorithm. The simulation results of the experiment show that model is efficient to forecast the trend of stock price.

关 键 词：RBF神经网络 股票市场 价格预测 径向基函数神经网络 时间序列 

分 类 号：F830.91[经济管理—金融学] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]