BP神经网络与RBF模型股票收盘价预测对比分析

资源摘要信息:"BP神经网络和RBF神经网络在股票预测中的应用" BP神经网络（Back Propagation Neural Network）和RBF（Radial Basis Function）神经网络是两种常见的神经网络模型，它们在股票市场预测中有着广泛的应用。股票预测作为金融市场分析的重要组成部分，借助于神经网络的自学习和非线性映射能力，可以更准确地捕捉和预测股票价格的变动趋势。 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，通过误差反向传播算法进行学习，能够实现任意精度的非线性映射。在股票预测中，BP神经网络通常被用来分析股票价格的历史数据，并根据这些数据预测未来的股票价格。该网络包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有一个或多个。BP网络的学习过程包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入信号从输入层经过隐藏层处理后传递到输出层；如果输出层的输出与期望输出不符，则进入反向传播阶段，网络根据输出误差调整各层之间的权重和偏置值，以此来减少预测误差。 RBF神经网络是一种特殊的前馈神经网络，其隐藏层的神经元采用径向基函数作为激活函数，输出层通常是线性的。RBF网络的特点是它能以任意精度逼近任意连续函数，且训练速度相对较快。RBF网络的结构简单、训练快速、全局逼近能力强等优点使得它在股票预测等时间序列分析中具有较好的性能。RBF神经网络的训练过程主要分为三个步骤：确定中心点、计算权值以及基函数参数的优化。 在本例中，使用BP神经网络和RBF神经网络进行股票预测时，采用了XZSLX综合数据作为输入，选取了600085这个数据表。XZSLX综合数据可能包括多个反映股票市场状态的指标，例如成交量、价格波动等。输入层的这些指标被用来训练神经网络模型，模型的输出则是股票的收盘价。在训练过程中，前595个数据被用作训练样本，以建立和调整网络的权重和偏置值，后续的100个数据则用于验证模型的预测效果，即实际输出。通过对比预测收盘价和实际收盘价的误差，可以评估模型的准确性和可靠性。 文件中的RBF.jpg可能是一张展示RBF神经网络结构或者预测结果的图片；600085.xlsx是一个Excel文件，可能包含了用于训练和测试神经网络的相关数据；RBF.m是一个MATLAB脚本文件，用于实现RBF神经网络的训练和预测过程，该文件可能调用了newff函数来创建RBF网络并进行数据预测。newff函数是MATLAB神经网络工具箱中的一个函数，它能够基于用户定义的网络结构和参数来初始化一个前馈神经网络。 总结来说，本文件展示了如何利用BP神经网络和RBF神经网络对股票市场进行预测，尤其关注于如何使用这些模型捕捉和分析股票价格的历史数据，以及如何利用这些模型来预测股票的未来走势。通过这样的方法，投资者和分析师可以在一定程度上对市场风险进行评估，并做出更明智的投资决策。