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陈政

作品数：1 被引量：18H指数：1
供职机构：暨南大学信息科学技术学院计算机科学系更多>>
发文基金：广东省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇径向基
  • 1篇径向基函数
  • 1篇基函数
  • 1篇股票
  • 1篇股票市场
  • 1篇股票市场预测
  • 1篇RBF神经网...

机构

  • 1篇暨南大学

作者

  • 1篇杨天奇
  • 1篇陈政

传媒

  • 1篇计算机应用与...

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于RBF神经网络的股票市场预测被引量：18
2010年
提出了一种基于RBF(Radial Basic Function)神经网络的股票市场预测模型。RBF神经网络的结构简单,具有良好的全局逼近性能,以及非线性映射能力和高度非线性的特点。在这种情况下,根据股票数据是一类非线性较强的时间序列,对其进行预测,即从前N个数据中预测将来的M个数据,建立股票市场的短期预测模型,并以一个典型的实例加以分析和验证。
陈政杨天奇
关键词：径向基函数神经网络股票市场预测
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共1页<1>
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