基于灰关联分析-神经网络的组合预测模型

江汉大学学报（自然科学版） ›› 2009, Vol. 37 ›› Issue (4): 57-59.

基于灰关联分析-神经网络的组合预测模型

梁娜,张吉刚

咸宁学院,数学与统计学院,湖北,咸宁,437100

收稿日期:2014-01-14 修回日期:2014-01-14 出版日期:2009-12-25 发布日期:2014-01-14

Received:2014-01-14 Revised:2014-01-14 Online:2009-12-25 Published:2014-01-14

摘要/Abstract

摘要： 应用SOM神经网络对股市收盘价与其影响因素的总样本进行分类,对其中任一类作灰关联分析,得出各影响因素对股市收盘价的影响程度大小排序;选择灰关联分析的6个优势因子作为输入参数,建立股市收盘价预测的BP网络模型;用ST中纺B的数据作为实例进行验证,结果表明该模型能较准确地预测股市收盘价.

梁娜,张吉刚. 基于灰关联分析-神经网络的组合预测模型[J]. 江汉大学学报（自然科学版）, 2009, 37(4): 57-59.

[1]	李广胜，郭欢. 基于GM（1，1）模型的南京市房价预测研究[J]. 江汉大学学报（自然科学版）, 2020, 48(2): 10-13.
[2]	崔铭，吴亚光. 基于改进BP神经网络的高校教师创新创业教学能力评价研究[J]. 江汉大学学报（自然科学版）, 2018, 46(2): 125-129.
[3]	周四维，曾婷. 基于BP 神经网络的实验室计算机故障率预测模型[J]. 江汉大学学报（自然科学版）, 2014, 42(2): 92-96.

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