论文研究 灰色神经网络在股价预测中的应用研究.pdf

股票价格受多种因素的综合影响，具有趋势性、较大波动性和随机性等变化特点，单一模型难准确对其变化规律进行准确描述，将灰色理论和BP神经网络相结合构建一种股票价格组合预测模型。采用灰色GM（1，1）预测模型动态预测股票价格变化趋势，运用BP神经网络对灰色GM（1，1）模型预测结果进行修正，以提高股票价格预测精度。采用ST东北高（600003）股票价格对预测模型性能进行测试，结果表明，组合预测模型提高了股票价格的预测精度，更能挖掘股票价格变化规律。