一直以来,对经济中各种商品和证券价格的预测研究没有停止过,预测的方法也在不断改进。近些年来,人工神经网络越来越多地被用于价格序列分析和预测。其中,径向基神经网络以其学习收敛速度快,能够模拟任何非线性函数的特性,在黄金、股票价格和货运量等预测中受到重视。但是,在白银现货价格预测方面的相关研究还很少。基于此,本文根据白银现货价格波动的特点及径向基神经网络的原理和结构,建立相应的径向基神经网络模型并进行实证分析。论文主要分为以下四个部分:首先,本文梳理了市场有效性、白银现货相关理论和神经网络等相关知识,详细介绍了市场有效性的分类及判别方法,并初步探讨了白银现货价格的影响因素及预测基础。其次,从定性和定量的角度分析了径向基神经网络应用于白银现货价格预测研究的适用性。运用时间序列分析的方法对白银现货价格走势特征进行了研究,在此基础上使用“过滤检验”方法证明了径向基神经网络应用于白银现货价格预测的可行性;通过对径向基网络的结构及优势的阐述,论证了径向基神经网络应用于白银现货价格预测的适合性。再次,根据文献综述中提到的前人研究的不足,提出了设计径向基神经网络模型对白银现货价格进行预测,解决了如何对数据进行预处理、安排模型步骤及程序实现等问题,并对模型误差判断标准进行了选择。最后,根据设计好的网络模型,选取数据进行了实证分析,得到了各种样本容量下的最佳参数值和预测误差,进而通过判断分析得到最适合的样本容量,并与BP神经网络实证结果进行比较,验证了径向基神经网络的优越性。