基于BP神经网络模型的股票价格研究.pdf

BP神经网络模型在股票价格研究中的应用 本文基于BP神经网络模型的股票价格研究，旨在解决股票价格预测问题。BP神经网络模型是一种多层前馈神经网络，可以有效地处理非线性关系，但存在一些缺点，如隐含层节点难确立、变量选择困难、运算速度缓慢等。为了解决这些问题，本文对BP神经网络进行了改进，将其与主成分分析法和遗传算法相结合，建立了预测股票价格变化的动态PCA-GA-BP模型。 BP神经网络模型的原理是基于误差逆向传播算法的多层前馈神经网络，包括输入层、隐含层和输出层。学习样本从输入层经各隐含层传向输出层，最终在输出层的各个神经元收到来自输入层的信息。BP神经网络模型具有非线性映射能力强、自适应性和自学习能力强、容错能力强等优点，但是在实际应用中存在一些缺点。 为了改进BP神经网络模型，本文提出了两种方法：一种是将BP神经网络与主成分分析法相结合，另一种是将BP神经网络与遗传算法相结合。主成分分析法可以将一组互相影响的输入因子转换成两两不相关的、变量数少的综合指标，从而提高模型的训练学习速度和预测准确性。遗传算法是一种自适应优化搜索算法，可以用来确定BP神经网络的隐含层单元数。 本文的贡献在于，将BP神经网络模型与主成分分析法和遗传算法相结合，建立了预测股票价格变化的动态PCA-GA-BP模型。该模型可以有效地处理股票价格预测中的非线性关系，提高模型的训练学习速度和预测准确性。 知识点： 1. BP神经网络模型的原理和优缺点 2. 主成分分析法的原理和应用 3. 遗传算法的原理和应用 4. BP神经网络模型与主成分分析法和遗传算法的结合 5. 动态PCA-GA-BP模型的建立和应用 相关技术词汇： 1. BP神经网络模型 2. 主成分分析法 3. 遗传算法 4. PCA-GA-BP模型 5. 股票价格预测 6. 非线性关系 7. 多层前馈神经网络 8. 误差逆向传播算法 本文基于BP神经网络模型的股票价格研究，旨在解决股票价格预测问题，提出了BP神经网络模型与主成分分析法和遗传算法的结合，建立了预测股票价格变化的动态PCA-GA-BP模型。