神经网络在绩优股票走势分析中的应用研究

"该资源是一篇来自燕山大学的硕士学位论文，主题是基于神经网络的绩优股票走势分析系统的研究。作者段军伟在计算机应用技术专业指导下，探讨了如何运用神经网络技术预测股票市场，旨在提供股票操作的决策支持。论文详细介绍了现有的股票预测方法，比较了它们的优缺点，并重点研究了多层前馈神经网络和遗传算法。通过改进神经网络分类器，提升了预测的准确性和可信度。此外，还提出了一种基于多神经网络集成的预测策略，用于股票走势类型的预测。论文最后利用Visual C++6.0和Matlab6.5开发了一个预测平台，实现了绩优股票预测系统的初步原型。关键词包括股票走势、神经网络、遗传算法、分类和可信度。" 这篇论文深入探讨了人工智能在股票市场分析中的应用，特别是神经网络技术。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，能够通过学习和调整权重来识别模式和趋势，这在股票预测中极具潜力。论文指出，传统的股票分析方法往往存在局限性，而神经网络能处理非线性关系和复杂数据，适合于股市的动态变化。 论文详细讨论了多层前馈神经网络，这是一种常见的神经网络类型，通过多层节点的传递和处理信息来预测输出。同时，遗传算法作为一种优化工具，被用来改进神经网络的训练过程，提高其收敛速度和预测准确性。遗传算法模拟自然选择和遗传过程，帮助神经网络在大量可能的解决方案中找到最优解。 在系统设计中，作者提出了一个基于多神经网络集成的策略。这种方法利用多个神经网络的预测结果，通过集成学习来提高整体预测精度，减少了单一模型的不确定性。这种集成方法可以降低过拟合的风险，提升模型的稳定性和泛化能力。 论文最后部分描述了系统的实现细节，包括选用的编程语言和开发环境（Visual C++6.0和Matlab6.5），以及系统架构和功能模块。通过这些工具和方法，作者构建了一个初步的绩优股票预测系统，该系统能够为投资者提供基于神经网络预测的股票操作决策支持。 这篇论文在人工智能领域的应用上做出了贡献，特别是在股票市场分析中，通过神经网络和遗传算法的结合，提升了预测的准确性和实用性，为投资者提供了科学的决策依据。