基于三次样条权函数神经网络的股价预测

• 作者: 张代远 张浩
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 权函数 三次样条函数 BP算法 神经网络 股价预测
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 字数: 2914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.06.007

摘要

随着经济的发展，股票投资已成为很多人的一种投资理财方式，而股票价格的预测也成为投资者关心和研究的焦点。建立一个运算速度和精确度都比较高的股价预测模型，对于金融投资者具有理论指导意义和实际应用价值。文中针对传统BP算法存在的学习速度慢、容易陷入局部极小值、隐层数不易确定等问题，使用三次样条权函数神经网络建立股价预测模型，克服了传统神经网络的缺点。仿真结果表明，该模型具有较高的预测精度，能够对股市进行有效的预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张代远	南京邮电大学计算机学院	65	457	10.0	19.0
10	张浩	南京邮电大学计算机学院	16	60	4.0	7.0