【摘 要】
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借助径向基函数(Radial Basis Function)神经网络对非线性函数的逼近能力,对深能源A股价这个时间序列作了连续若干天的一步预测,并与其他预测方法进行了比较. 结果表明,用径
【机 构】
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上海理工大学管理学院,上海理工大学管理学院,上海理工大学商学院 上海200093rrrrrrrrrn,上海200093rrrrrrrrrn,上海200093
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借助径向基函数(Radial Basis Function)神经网络对非线性函数的逼近能力,对深能源A股价这个时间序列作了连续若干天的一步预测,并与其他预测方法进行了比较. 结果表明,用径向基神经网络预测股价是可行的和有效的.
Based on the approximation ability of radial basis function (Radial Basis Function) neural network to non-linear function, the time sequence of deep energy A share price was made one-step continuous forecast for several days and compared with other forecasting methods. Radial Basis Neural Network to predict the stock price is feasible and effective.
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