基于改进BP神经网络的股票预测

• 作者: 白艳萍 胡照跃
• 来源期刊: 经贸实践
• 关键词: 股票预测 BP神经网络 主成分分析 附加动量法
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 技术论坛
• 页码范围: 276
• 页数: 1页
• 字数: 1235字
• 语种: 中文

摘要

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见.本文将附加动量法与BP神经网络结合,应用附加动量法去寻找BP神经网络的初始权值和阈值,并且应用主成分分析提取贡献率达到90%的主成分作为输入变量对股票进行预测,从而进行分析比较.实验结果表明,PCA-AM-BP模型在降低预测平均误差的同时,运行时间大大减少,加快了算法收敛速率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白艳萍	中北大学理学院	124	639	13.0	19.0
2	胡照跃	中北大学理学院	3	14	2.0	3.0