OIF Elman神经网络在股市综合指数预测中的应用

被引：4

作者：

韩旭明 ^{[1
]}

祝明 ^{[2
]}

纪澍琴 ^{[1
]}

韩志明 ^{[1
]}

机构：

[1] 长春工业大学信息传播工程学院

[2] 长春工业大学工商管理学院

来源：

长春工业大学学报(自然科学版) | 2006年 / 02期

关键词：

人工神经网络; OIFElman网络; 股市综合指数; 预测;

D O I：

10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2006.02.014

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

利用具有动态反馈机制的OIF Elman(Output-Input Feedback Elman)人工神经网络模型对股市的综合指数进行预测,为股票市场的建模及预测提供了一种新的技术和方法。实验模拟结果表明,OIF Elman网络具有极佳的逼近性能,预测数据与实际数据基本吻合,因此,OIF Elman神经网络用于股市预测是可行、有效的,具有很好的预测潜能和广泛的应用前景。

引用

页码：135 / 138

页数：4

共 6 条

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