首页> 中文期刊> 《计算机工程》 >神经网络算法在股指预测中的应用

神经网络算法在股指预测中的应用

         

摘要

GMDH是一种具有自组织特征的数据处理方法,适用于非线性系统的建模,股指是一种重要的金融数据,具有混沌特性.该文将相空间重构引入了GMDH神经网络的建模中,并将之应用于道琼斯等股指的预测.同BP神经网络方法及一阶局域预测法相比,GMDH获得了更好的预测效果.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号