摘要
根据非线性动力学系统理论,构造了一个股票交易数据模型,并结合并行神经网络进行网络学习,提取标准模式,进行模式识别,对股票市场趋势进行了模型预测.仿真结果显示方法的可行性,并取得了较好的效果.
A model of stock exchange is built based on the nonlinear dynamics theory. The parallel nerve network is used for network study that extracts a standard model and undertakes pattern identification. The results of pattern classification and stock market tendency prediction testify the validity of this method.
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期460-463,共4页
Journal of Xidian University
基金
国家自然科学基金资助项目(69975015)
