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神经网络在股票价格预测中的应用——基于三种网络的比较分析 被引量:2

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摘要 股票价格受到社会经济等多方面因素的影响,价格变化大,具有非线性和不稳定的特征,采用传统的线性模型难以准确的预测。本文采用BP、RBF神经网络,以及GABP神经网络进行股票价格预测,比较分析了三种方法的预测精度。实证结果表明,神经网络能够较好地对股票价格进行预测,其中GABP网络比传统的BP和RBF网络有更好的全局收敛性及更高的预测精度。
作者 刘斐弘
出处 《时代金融》 2012年第05X期241-241,共1页 Times Finance
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