摘要：研究基金价格变化的准确预测问题。针对基金价格变化规律相当复杂,影响因素间非线性程度相当的高,传统预测方法不能很好反映非线性规律,导致基金价格预测精度不高。为了基金价格预测精度,提出一种基于BP神经网络的基金价格预测模型。通过BP神经网络优异的非线性逼近能力和自学习能力对基金价格数据进行训练和预测,同时通过自适应学习速率动态地调速BP神经网络学习速率,对基金价格进行预测。通过对金泰基金的仿真研究,表明了改进的BP神经网络比其它基金价格预测具有更高的精确度,能准确地捕捉基金价格的变化趋势,为基金价格预测提供了参考。

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