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| 基于RBF神经网络的股票预测理论探讨 | |
| 引用本文： | 孙伟,郭金华,夏冰.基于RBF神经网络的股票预测理论探讨[J].黑龙江科技信息,2010(22):130-130. |
| 作者姓名： | 孙伟 郭金华 夏冰 |
| 作者单位： | 哈尔滨金融高等专科学校,黑龙江,哈尔滨,150030 |
| 基金项目： | 黑龙江省教育厅2008年度高职高专院校科学技术研究项目 |
| 摘 要： | 股票市场是个复杂且难以预测的系统,主要是因为影响股价变动的因素非常多,并且它是一个典型非结构性及非线性的系统。径向基函数(RBF)是一种具有单隐层的三层前馈网络。是借鉴生物局部调节和交叠接受区域知识的基础上,采用局部接受域来执行函数映射的人工神经网络。具有很强的局部非线性逼近能力和自学习、自适应等特性。对于每个训练样本,它只需要对少量的权值和阈值进行修正,结构简单、训练简洁且学习收敛速度快,能够逼近任意非线性函数。因此,将RBF神经网络应用于股市中,进行尝试预测和分析股市。 |
| 关 键 词： | RBF神经网络 股票预测 可行性分析 |
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