摘要:在黄金期货价格预测问题的研究中,价格具有严重的非线性、高噪声和影响因子难以确定等因素,决定了预测的难度。传统方法对黄金价格的预测都强调依赖于黄金价格间的线性关系,局限性明显,导致了预测精度不高。为提高黄金价格预测精度,提出一种投影寻踪优化的BP神经网络改进模型。先通过定性分析得到影响黄金价格波动的因子,然后采用投影寻踪方法选择很强影响力的因子作为
神经网络的输入节点,并采用改进的算法进行学习,寻找最优的BP网络结构,利用改进模型,黄金期货价格实现了高精度仿真。结果证明,模型为黄金价格预测提供了一种有效的高精度预测工具。
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