【摘 要】
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股市是一个高风险高收益的投资场所,如何正确预测大盘指数的涨跌幅,这个问题一直备受关注。本文对此问题结合了主成分分析法和BP神经网络,建立了预测模型,并运用梯度下降法进
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股市是一个高风险高收益的投资场所,如何正确预测大盘指数的涨跌幅,这个问题一直备受关注。本文对此问题结合了主成分分析法和BP神经网络,建立了预测模型,并运用梯度下降法进行求解。经检验结果可知模型的预测精度为76.19%,这说明模型的精确度较高,具有一定的参考价值。
The stock market is a high-risk and high-yielding investment place. How to properly predict the ups and downs of the broader market has always been a concern. In this paper, a principal component analysis and BP neural network are combined to solve this problem. The prediction model is established and solved by gradient descent method. The test results show that the prediction accuracy of the model is 76.19%, which shows that the model has high accuracy and has certain reference value.
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