基于改进RBF神经网络对股价的演变预测

• 作者: 俞建宁 张建刚 张旭东 漆玉娟 郭兰平
• 来源期刊: 兰州交通大学学报
• 学科: 经济
• 关键词: RBF神经网络 预测模型 数值仿真 股价
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 基础科学
• 页码范围: 141-145
• 页数: 5页
• 分类号: F224
• 字数: 2929字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4373.2010.01.033

摘要

对RBF神经网络进行了分析,建立了RBF神经网络模型,并对此模型进行了改进,使其具有更好的预测性能.把一类非线性较强的时间序列(万科A股2009年6月份股票价格)利用该模型进行了非线性逼近.用Matlab软件对网络的学习与训练过程进行了数值仿真.实验结果表明:利用改进后的网络模型对非线性时间序列进行短期预测是可行的,其预测精度高于改进前的预测精度,改进方法有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞建宁	兰州交通大学数理与软件工程学院	117	554	11.0	16.0
2	张建刚	兰州交通大学数理与软件工程学院	135	511	11.0	14.0
3	张旭东	兰州交通大学数理与软件工程学院	8	64	5.0	8.0
4	郭兰平	兰州交通大学数理与软件工程学院	7	61	5.0	7.0
5	漆玉娟	兰州交通大学数理与软件工程学院	5	52	4.0	5.0