【摘 要】
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RBF神经网络和灰色理论是信息领域近几年迅速发展起来的新技术.RBF神经网络由于其结构简单,训练简洁且学习收敛速度快,能够逼近任意非线性函数,故RBF网络在时间序列分析、模
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RBF神经网络和灰色理论是信息领域近几年迅速发展起来的新技术.RBF神经网络由于其结构简单,训练简洁且学习收敛速度快,能够逼近任意非线性函数,故RBF网络在时间序列分析、模式识别、非线性控制等领域有着较为广泛的应用,是近年来神经网络应用的热点模型之一.灰色理论是上世纪八十年代发展起来的一门新学科,已经被成功地应用到经济、农业、环境和材料等领域.该文将RBF神经网络和灰色GM(1,1)模型应用于对股市的预测,以上证指数和海虹控股为对象进行建模和预测,并将二者的预测结果进行线性组合以提高预测的精度.主要探讨以下问题:1、简要介绍了股票市场在中国的发展状况,预测股票的一些传统方法以及神经网络和灰色理论用于股票预测的优势.2、分析了径向基函数(RBF)神经网络用于股市预测的理论基础,并介绍了径向基函数(RBF)神经网络的常用算法即正交最小二乘法,以及收集整理数据并完成数据的预处理工作.3、将径向基函数(RBF)神经网络用于股票数据的拟合.在此采用一定数量的数据完成了径向基函数(RBF)神经网络对上证指数和海虹控股的拟合实验.4、将RBF网络用于股票预测,实验结果表明该方法的有效性以及其在预测领域的潜力.5、简要介绍了灰色理论,建立动态的灰色GM(1,1)模型,将其运用于对股市的预测,并将结果与径向基函数(RBF)神经网络预测的值进行线性组合以提高预测精度.
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