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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

2013-01-20分类号:F832.51;F224

【作者】彭望蜀  
【部门】中山大学数学与计算科学学院  
【摘要】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。
【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
【基金】
【所属期刊栏目】南方金融
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