一种改进的Elman神经网络及其在股市中的应用

• 作者: 李明 王丽敏 韩旭明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Elman神经网络 时间收益因素 预测 利润率
• 年，卷（期）: 2006,（34）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 218-220
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 3079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.34.068

摘要

通过在具有动态反馈机制的Elman神经网络的基础上引入时间收益因素,提出了一种改进的Elman神经网络模型并将其用于对股票的综合指数进行预测,进而求其收益率.实验模拟结果表明:将改进的Elman模型用于股市投资是可行的,有效的,具有一定的应用潜能,该模型不仅可以明显提高网络的预测精度,达到快速收敛,而且还能够明显提高股民投资的利润率,实现较大幅度地获得收益的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明	长春税务学院计算机科学与技术系	6	31	3.0	5.0
2	韩旭明	吉林大学计算机科学与技术学院	18	87	6.0	7.0
6	王丽敏	长春税务学院计算机科学与技术系	6	41	4.0	6.0