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基于BP神经网络与支持向量机的股票指数预测模型比较 被引量：12
1
作者 彭望蜀 《南方金融》 北大核心 2013年第1期71-72,91,共3页
本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测。研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优... 本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测。研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。 展开更多
关键词 金融市场 BP神经网络 支持向量机 股票指数预测模型
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