基于神经网络的上证指数预测模型

• 作者: 姜婷婷 王文雯 王高雅
• 来源期刊: 科技信息
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 预测 上证指数
• 年，卷（期）: 2010,（24）
• 页码范围: 503-504
• 分类号: TP3
• 字数: 2695字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9960.2010.24.454

摘要

神经网络依据数据本身的内在联系建模,具有良好的自组织、自适应性,有很强的学习能力、抗干扰能力.它能自动从历史数据中提取有关经济活动中的知识,可以克服传统定量预测方法的许多局限以及面临的困难,同时也能避免许多人为因素的影响.本文基于人工神经网络原理,研究了宏观经济影响下上海股市,用2005年6月到2008年11月的月度沪市上证指数作为训练数据预测08年11月份以后三个月的上证指数,并与实际数值进行了对比.最后分析了神经网络应用于股市预测的时效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜婷婷		8	16	3.0	3.0
2	王高雅		6	12	2.0	3.0
3	王文雯		6	12	2.0	3.0