【摘 要】
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该文引入了人工神经网络理论,利用改进的前向多层神经网络的反向传播学习算法(back--propogation,简称BP)对股市进行预测,并且利用BP网络对数据进行拟合,取得了令人满意的效
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该文引入了人工神经网络理论,利用改进的前向多层神经网络的反向传播学习算法(back--propogation,简称BP)对股市进行预测,并且利用BP网络对数据进行拟合,取得了令人满意的效果,肯定了利用神经网络进行股市预测的可靠性和可行性.该文第一部分主要介绍了神经网络的原理,发展历程,基本特征以其它相关技术的关系等;第二部分介绍传统股市预测方法以及它的局限性;第三部分论述了BP算法的原理,优点,缺点及其应用;第四部分利用改进的BP算法进行股市预测并且进行数据拟合和学习效果检验,收到良好效果,揭示了神经网络在这一领域应用的广阔前景.
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