基于som网络-主成分-BP网络的股价预测

被引:12
作者
张吉刚
梁娜
机构
[1] 咸宁学院
关键词
som神经网络; 主成分分析; BP神经网络;
D O I
10.13546/j.cnki.tjyjc.2008.06.055
中图分类号
F830.91 [证券市场]; F224 [经济数学方法];
学科分类号
1201 ; 020204 ; 0701 ; 070104 ;
摘要
文章提出一种基于som网络-主成分-BP网络预测模型,用于股市收盘价的实时预测。首先采用som神经网络将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用主成分分析方法对影响目标数据的众多变量进行降维处理,在此基础上,构建了股市收盘价的BP神经网络预测模型,大大改善了预报的精度和效率,通过对采集的股市数据进行测试,表明本文提出方法的有效性。
引用
收藏
页码:158 / 160
页数:3
相关论文
共 3 条
[1]   基于聚类和主成分分析的神经网络预测模型 [J].
林树宽 ;
张冬岩 ;
李文贤 ;
张天成 ;
张一飞 .
小型微型计算机系统, 2005, (12) :2160-2163
[2]   基于Levenberg-Marquardt算法的神经网络监督控制 [J].
赵弘 ;
周瑞祥 ;
林廷圻 .
西安交通大学学报, 2002, (05) :523-527
[3]  
应用统计学.[M].何灿芝;罗汉主编;.湖南大学出版社.2004,