作　　者： ;

机构地区： 华东理工大学信息科学与工程学院自动化系

出　　处： 《华东理工大学学报（自然科学版）》 2002年第5期547-550,共4页

摘　　要： 将 RBF神经网络应用在股市趋势预测中 ,RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法 ,以上证指数和基金裕阳为对象进行建模与预测 ,结果表明 ,此种网络具有较好的学习和泛化能力 ,在股市趋势预测中取得了较好的效果。 RBF neural network is used in stock market trend prediction. The algorithm for s electing the radial basis function center is the nearest neighbor clustering al gorithm. The modeling and forecasting results about Shanghai stock market price index and Yuyang fund price show that the network has reinforcement learning cap acities and mapping ability. Ideal results are obtained in stock market trend pr ediction.

关 键 词： 神经网络 趋势预测 股票市场 最近邻聚类学习算法 股价分析 网络结构

领　　域： [经济管理] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]