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- [4] 径向基神经网络在股市预测中的应用[J]. 王上飞,周佩玲,吴耿峰,付忠谦,储阅春,沈谦.预测. 1998(06)
引入收益因素的RBF神经网络及其应用
被引：3
作者：
姜静清
梁艳春
孙延风
吴春国
机构：
[1] 内蒙古民族大学理工学院
[2] 吉林大学计算机科学与技术学院国家教育部符号计算与知识工程重点实验室
[3] 吉林大学数学研究所
来源：
关键词：
神经网络;
径向基函数;
预测;
年利润率;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
摘要：
考虑到投资者的主要目的是盈利这一重要因素 ,提出了一种改进的径向基函数 (RBF:Radial basis func-tion)神经网络方法。在 RBF网络的误差函数中增加了利润、时间和趋势信息 ,并采用基于梯度下降的误差纠正算法对网络进行训练。对股市综合指数进行预测的结果表明 ,该方法在提高投资收益的意义下 ,提高了神经网络模型在金融领域的预测性能。
引用
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