【摘 要】
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随着我国经济体制改革和金融体制改革的深入，证券投资已成为社会生活的一个重要部分，股票交易作为证券投资的一种，是现代经济生活中最常见的风险投资活动。股票市场是一个复杂的
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随着我国经济体制改革和金融体制改革的深入，证券投资已成为社会生活的一个重要部分，股票交易作为证券投资的一种，是现代经济生活中最常见的风险投资活动。股票市场是一个复杂的非线性动态系统，利用传统的时间序列预测技术很难揭示其内在的规律。而今十几年发展起来的神经网络理论逐渐成为非线性动态系统预测与建模的强有力工具。 本文借助神经网络对非线性函数的逼近能力，提出了BP算法的改进型算法及基于BP算法的指数预测模型，通过对比传统预测算法，证实改进后BP算法用于证券预测的可行性及准确性。
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