【摘 要】
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在股票决策问题的研究中,针对影响股票价格因素间存在高度的非线性、存在数据冗余等特征,传统股票预测方法无法消除数据之间冗余和捕捉非线性规律导致预测精度较低,为了提高
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在股票决策问题的研究中,针对影响股票价格因素间存在高度的非线性、存在数据冗余等特征,传统股票预测方法无法消除数据之间冗余和捕捉非线性规律导致预测精度较低,为了提高股票价格预测精度,提出一个基于主成份分析（PCA）的BP神经网络（BPNN）股票预测模型（PCA-BPNN）。首先对影响股票价格波动的各因素进行主成份分析,消除各因素之间的冗余性,降低BP神经网络的输入维数,加快BP神经网络测速度并提高预测精度,然后利用BPNN对保留成分进行建模预测。利用PCA-BPNN模型对上海证券交易所上市的首创股份（600
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