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简化了加入时间参数的整合-激发(IF)神经元模型,建立了一个以整合-激发(IF)神经元数学方程为作用函数的改进BP网络。通过Matlab工具仿真实现了此网络对股票大盘指数(股指)的预测,且比原始BP网络的性能更优越,对广大投资者的股票理财有一定的指导作用。
改进BP网络在股指预测中的应用研究
【摘 要】
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简化了加入时间参数的整合-激发(IF)神经元模型,建立了一个以整合-激发(IF)神经元数学方程为作用函数的改进BP网络。通过Matlab工具仿真实现了此网络对股票大盘指数(股指)的
【机 构】
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山东英才学院基础部
【出 处】
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中国证券期货
【发表日期】
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2013年3X期
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