BP神经网络在股票预测中的建模与应用研究

本篇论文标题为《基于BP神经网络的股票预测模型的分析和建立》，聚焦于金融商贸领域，特别是信息技术在金融市场的应用。作者赵龙罡针对信息与计算科学专业，通过长春大学的毕业设计项目，探讨了BP（Back Propagation，反向传播）神经网络在股票价格预测中的潜力。BP神经网络因其强大的非线性建模能力，被选为处理此类复杂、多因素影响的股票价格数据的有效工具。 论文的核心内容围绕建立一个预测模型，该模型使用BP神经网络对股票收盘价进行预测，以前一天的五项关键指标（可能是技术分析中的常用指标，如开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量）作为输入，而第六天的收盘价作为输出。作者通过选取300天的数据进行训练，优化神经网络的权重和偏置，以提高模型的预测准确性。 在分析过程中，论文可能会涉及BP神经网络的工作原理，包括前向传播和反向传播的学习过程，以及如何调整学习速率和隐藏层节点数量来优化网络性能。此外，还会讨论可能影响预测精度的因素，如数据预处理、模型选择、过拟合或欠拟合问题，以及如何通过交叉验证和误差分析来评估模型的可靠性。 值得注意的是，该论文强调了原创性和学术诚信，所有引用部分均经过严格检查，自引率为0%，他引率为0%，表明作者在撰写过程中注重独立思考和对现有研究成果的合理引用。论文的检测结果显示，自写率高达80.13%，显示出作者对专业知识的扎实掌握和创新性工作的贡献。 总结来说，这篇毕业设计论文深入研究了如何利用BP神经网络技术解决股票价格预测问题，并提供了实际操作的步骤和理论支持，对于理解神经网络在金融领域的应用具有一定的参考价值。