基于改进神经网络模型的股指预测实证研究

摘要

针对BP神经网络容易陷入局部最小值以及网络收敛速率缓慢等问题,利用遗传算法优化网络权值和阈值,根据网络输出总误差变化对学习率进行动态调整,并运用改进的BP神经网络模型对上证指数进行预测分析.实证研究表明,改进的BP神经网络预测模型能够加快算法收敛速率,有效地提高预测精度.