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广义动态模糊神经网络用于股市预测

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摘要

提出一种用广义动态模糊神经网络预测股票价格的方法,网络结构可随模糊规则在学习过程中逐渐增长而自动调节,以达到预测最优化.通过选用实用的技术参数指标作为网络的输入变量对上证指数的收盘价进行预测,取得了较为理想的效果.

著录项

来源
《计算机应用与软件》 |2010年第8期|238-240,297|共4页
作者
于海蛟; 师军; 卢照;
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作者单位

陕西师范大学计算机科学学院;

陕西;

西安;

710062;

陕西师范大学计算机科学学院;

陕西;

西安;

710062;

陕西师范大学计算机科学学院;

陕西;

西安;

710062;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
广义动态模糊神经网络; 上证指数; 预测; 技术指标;

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