非线性PCA方法在股价预测中的应用研究

被引：1

作者：

赵晓丹 ^{[1
]}

齐志 ^{[2
]}

机构：

[1] 吉林省经济管理干部学院国际商务系

[2] 东北师范大学计算机学院

来源：

吉林师范大学学报(自然科学版) | 2008年 / 29卷 / 04期

关键词：

非线性主元分析(NLPCA); 径向基神经网络; 股票价格预测;

D O I：

10.16862/j.cnki.issn1674-3873.2008.04.025

中图分类号：

F830.59 [投资];

学科分类号：

120204 ;

摘要：

针对传统PCA(主元分析)股票价格预测方法在非线性过程应用中存在的缺点,本文提出了一种基于RBF神经网络的非线性PCA(NLPCA)方法,不仅提取了高维原始数据的线性信息还能提取非线性信息.在此基础上进一步提出了样本中误差的检测方法,仿真试验表明它能有效地减小误差点对网络训练精度的影响,大大增强了股票价格预测的准确性.

引用

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