基于广义回归神经网络的黄金价格预测研究

摘要

文章选取纽约商品交易所共计205天的黄金期货价格数据和相应的影响因素指标数据,结合欧氏距离将样本数据合理分组为训练样本、检验样本和测试样本三类,建立广义回归神经网络(GRNN)模型用于预测黄金价格.建模结果表明:建立的黄金价格模型预测精度高,对未来5天黄金价格的预测相对误差绝对值都在1％以内,模型的泛化能力、可靠性和鲁棒性均较强,具有实用价值.