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文檔簡介
1、本文提出了一個(gè)面向股市預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并針對系統(tǒng)性能的改善進(jìn)行了深入研究。 在對前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，使用參數(shù)自適應(yīng)方法實(shí)現(xiàn)了學(xué)習(xí)率、慣性因子的自我調(diào)節(jié)，以避免系統(tǒng)誤差陷入局部最小，加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，結(jié)果證實(shí)網(wǎng)絡(luò)的逼近精度及泛化能力均得到了極大的提高和改善。 我們采用上述優(yōu)化算法，對深市某股票價(jià)格進(jìn)行了基于模糊參量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬。為全面反映股市的特點(diǎn)和規(guī)律，該模型采集2001年3月1日至2003年4月11日原始數(shù)據(jù)，
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