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基于小波神经网络的深证300成分指数的预测

张旭东  俞建宁  郭兰平  张建刚  付宏睿  
【摘要】:通过对小波神经网络的分析,建立了小波神经网络模型,使其具有更好的预测性能。然后利用该模型对深圳300成分指数(2010—06—01到2010—09—30)进行了非线性逼近。通过Matlab软件对该网络的训练进行了数值仿真。仿真结果表明:该网络模型对金融时间序列进行预测是可行的。

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