| 基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究 | |
| 江龙 ; 薛佳佳 | |
| 2015-09-06 ; 2015-09-06 | |
| 关键词 | RBF神经网络 GM(1 1)模型 差值结合法 股票价格 预测 |
| 中文摘要 | 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。 |
| 其他责任者 | 中国矿业大学理学院 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| 源URL | [http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/12047]  |
| 专题 | 中国矿业大学（徐州） |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 江龙,薛佳佳. 基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究[J],2015, 2015. |
| APA | 江龙,&薛佳佳.(2015).基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究.. |
| MLA | 江龙,et al."基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究".(2015). |
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