基于交叉覆盖算法的股票预测

摘要：

本文针对股票预测的特点,选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据对其进行了测试。为避免传统的神经网络分类方法的一些弊端，使用可以避免这些弊端的交叉覆盖算法对该上市公司股票走势进行了预测。测试表明，测试的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果。

关键词： 金融市场 股票预测 交叉覆盖算法 人工神经网络

作者: 张晨希 张燕平 陈洁 赵姝

作者单位: 安徽大学人工智能研究所,智能计算与信号处理重点实验室,230039

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十四届中国神经网络学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 654-657

在线出版日期: 2004-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）