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证券市场的波动是其本质特征和属性，但如果价格的波动性呈现出振幅剧烈、频率过快，就可能导致市场的价格扭曲，进而导致股票市场剧烈震荡．本文立足于实际的证券交易市场，建立多层神经网络分类器，使用BP神经网络中的四种学习算法对仿真数据进行拟合，结果表明弹性梯度算法对六种基本的波动模式识别精度较高．
基于BP神经网络的证券市场异常波动识别模型
【摘 要】
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证券市场的波动是其本质特征和属性，但如果价格的波动性呈现出振幅剧烈、频率过快，就可能导致市场的价格扭曲，进而导致股票市场剧烈震荡．本文立足于实际的证券交易市场，建立多层神
【机 构】
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郑州大学
【出 处】
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赤峰学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年21期
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