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摘要:
提出一种用广义动态模糊神经网络预测股票价格的方法,网络结构可随模糊规则在学习过程中逐渐增长而自动调节,以达到预测最优化.通过选用实用的技术参数指标作为网络的输入变量对上证指数的收盘价进行预测,取得了较为理想的效果.
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文献信息
篇名 广义动态模糊神经网络用于股市预测
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 广义动态模糊神经网络 上证指数 预测 技术指标
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 238-240,297
页数 分类号 TP3
字数 3890字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.08.073
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 师军 陕西师范大学计算机科学学院 42 566 11.0 23.0
2 卢照 陕西师范大学计算机科学学院 6 68 4.0 6.0
3 于海蛟 陕西师范大学计算机科学学院 2 13 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
广义动态模糊神经网络
上证指数
预测
技术指标
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
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47
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