计算机工程与应用 ›› 2013, Vol. 49 ›› Issue (12): 242-245.
张秋明1,朱红莉2
ZHANG Qiuming1, ZHU Hongli2
摘要: 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。