基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究 (2012年)

针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大，而灰色理论能弱化数据随机性的特点，提出了差值结合法将灰色GM（1，1）模型和RBF神经网络模型有效地结合起来，构建了差值灰色RBF网络预测模型。并利用此模型进行股票价格预测，实证结果表明：该模型预测稳定性较好，预测精度高，平均预测误差为0.68%，与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度，在股票预测中具有一定的实用价值。