作者:庞英智; 赵晓丹; 郭伟业rbf人工神经网络股票价格预测
摘要:给出了一种基于数据挖掘中的RBF人工神经网络的股票价格预测方法。RBF神经网络具备了可以逼近任何非线性连续函数的能力,可通过神经元连接权值的调整,更准确地逼近股票市场价格波动中反映出来的非线性映射关系,从而实现对股市价格的短期预测。阐述了RBF神经网络的结构及工作原理、股票价格的预测原理和方法。可以较为准确地指导人们进行股票投资。
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《情报科学》(月刊)创刊于1980年,由国家教育部主管,中国科学技术情报学会、吉林大学主办,CN刊号为:22-1264/G2,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《情报科学》内容涉及高校图书馆网络化建设、现代信息业发展、多媒体技术、情报人员结构等方面,本着求实创新的理念,始终站在学科研究的前沿,全面反映学科发展的动态,着力突出刊物与时俱进的时代特征,抓住图书情报界的研究热点,刊发了一大批既有理论水平,又有学术影响的重要论文,及时反映了情报学、信息管理、图书馆学等诸领域的最新研究进展。
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