基于PCA-BP神经网络综合模型预测股票价格

摘要

针对股票价格和涨跌趋势预测准确度问题,构建PCA-BP(Principal Component Analysis-Back Propagation)神经网络综合模型.将主成分分析法与BP神经网络模型组合,测试得到在隐层节点为7时误差最小,能100％预测股票的涨跌.构建PCA-BP神经网络综合模型,综合模型预测股票涨跌准确度为95％,股票价格误差相对减少.最后可知,综合模型比单个PCA-BP神经网络模型更有优势,能更好地给投资者切实可行的建议.