一种改进RBF神经网络在股市建模及预测中的应用

• 作者: 徐翔 李昱瑾 黄道
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 改进RBF 神经网络 股市 建模 预测
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 37-39
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2634字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2004.05.013

摘要

本文对传统RBF神经网络在网络结构及算法上做出了改进,并将其用于股市的建模与预测.通过对上证指数与×股票(600600)的仿真实验表明,改进的RBF神经网络具较好的学习能力和泛化能力,适合用于复杂的不确定的非线性系统的建模与预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐翔	华东理工大学自动化工程中心	2	28	2.0	2.0
2	李昱瑾	华东理工大学图书馆	2	20	2.0	2.0