摘要：神经网络集成技术能有效地提高神经网络的预测精度和泛化能力，已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点．利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体，并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子，再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成，以此建立上证指数预测模型,通过上证指数开、收盘价进行实例分析，计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好.

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