引入趋势因子的BP模型在股市预测中应用

发布时间：2017-10-26 03:08

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【摘要】：为进一步提高BP神经网络的预测性能,文章将具有纠正预测方向特性的趋势因子引入到BP神经网络中,提出了引入趋势因子的BP神经网络,即DF-BPNN网络(BP Neural Network with Direction Factor),并将其应用于股市预测领域中。仿真实验结果表明,与基本BP神经网络相比,文章提出的DF-BPNN模型的预测精度得到进一步改善,预测性能优于BP神经网络。
【作者单位】： 吉林大学商学院;吉林财经大学经济模拟研究所;吉林财经大学管理科学与信息工程学院;长春工业大学软件学院;
【关键词】： BP神经网络 趋势因子 股市预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61202306) 吉林省教育厅重点规划项目(2012185) 吉林省高校新世纪优秀人才支持计划项目(2014159)
【分类号】：F830.91;TP183
【正文快照】： 0引言股票交易市场作为一国经济的“晴雨表”,时刻反映出一国实体经济运行状况,并且其自身强大的资金融通和资源配置效应,在经济建设中发挥着至关重要的作用,在一国国民经济体系中扮演着不可替代的角色[1]。从早期股票作为资本市场融资的重要工具和交易凭证,到后来股票交易成

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本文编号：1096731