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期刊文章详细信息

引入趋势因子的BP模型在股市预测中应用    

  

文献类型:期刊文章

作  者:孙海波[1,2] 王丽敏[3] 韩旭明[4]

机构地区:[1]吉林大学商学院 [2]吉林财经大学经济模拟研究所,长春130017 [3]吉林财经大学管理科学与信息工程学院,长春130017 [4]长春工业大学软件学院,长春130012

出  处:《统计与决策》

基  金:国家自然科学基金资助项目(61202306);吉林省教育厅重点规划项目(2012185);吉林省高校新世纪优秀人才支持计划项目(2014159)

年  份:2015

卷  号:31

期  号:19

起止页码:87-89

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2014_2016、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘  要:为进一步提高BP神经网络的预测性能,文章将具有纠正预测方向特性的趋势因子引入到BP神经网络中,提出了引入趋势因子的BP神经网络,即DF-BPNN网络(BP Neural Network with Direction Factor),并将其应用于股市预测领域中。仿真实验结果表明,与基本BP神经网络相比,文章提出的DF-BPNN模型的预测精度得到进一步改善,预测性能优于BP神经网络。

关 键 词:BP神经网络 趋势因子  股市预测

分 类 号:TP389]

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同被引文献:

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