文献类型：期刊文章

作　　者：李明[1] 韩旭明[2] 王丽敏[1]

机构地区：[1]长春税务学院计算机科学与技术系,长春130117 [2]吉林大学计算机科学与技术学院

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60373099)。

年　　份：2006

卷　　号：42

期　　号：34

起止页码：218-220

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：通过在具有动态反馈机制的Elman神经网络的基础上引入时间收益因素,提出了一种改进的Elman神经网络模型并将其用于对股票的综合指数进行预测,进而求其收益率。实验模拟结果表明:将改进的Elman模型用于股市投资是可行的,有效的,具有一定的应用潜能,该模型不仅可以明显提高网络的预测精度,达到快速收敛,而且还能够明显提高股民投资的利润率,实现较大幅度地获得收益的目的。

关 键 词：ELMAN神经网络 时间收益因素  预测  利润率

分 类 号：TP393]