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RBF_BONUS_FORE
- 用径向神经网络对股票走势进行预测，效果不错-Using RBF to forecast stock
Liaoyong-GEP-stock
- 股票分析的书籍，教你如何用遗传算法来，预测股票的价格。-Stock analysis of books, teach you how to use genetic algorithm to predict stock prices.
biyesheji
- 简单的bp算法 用c实现的 用于股票预测很实用-Bp simple algorithm using c to achieve the forecast for the stock is very practical
BP
- BP神经网络在股票预测中的应用研究 硕士毕业论文-BP neural network prediction in the stock Master' s Thesis Research
股票预测
- 基于神经网络的股票价格预测的MATLAB实现，经网络的在实际预测模型中的问题(MATLAB implementation of stock price prediction based on neural network and problems in the actual forecasting model via network)
SVM的回归预测分析——上证指数开盘预测
- 股票线性回归预测分析，利用svm线性回归算法分析预测，适合svm初学者(Stock Linear Regression Forecast Analysis)
TensorFlow股票预测
- 利用TensorFlow和股票历史数据，进行数据挖掘，深度学习建模，实现对股票未来走势的预测(Using TensorFlow and stock historical data, data mining and deep learning modeling are used to predict the future trend of stocks.)
_基于智能算法的股票价值估计研究
- 基于主成分分析和神经网络算法的股票行情预测(Stock market forecast based on principal component analysis and neural network algorithm)
KLine
- 用Matlab绘制预测股票走势的K线图。但是非常小白，而且图很简陋不怎么好看。(Using Matlab to draw the K-line chart of stock prediction. But It's very simple and not very specific.)
tf_stock_1
- 利用lstm预测股票接下来100个时刻的股价，并作图(Using LSTM to Predict Stock Price)
arima
- 通过一段ARIMA模型程序来预测股票上证指数(Prediction of Shanghai Stock Index by an ARIMA Model Program)
dlstock_predict
- 预测股票价格与成交价格 等多种因素的关系，通过python和神经网络实现预测(prediction the stock price)
SVM建模
- 介绍三种参数的SVM建模，分别预测股票价格(This paper introduces three parameters of SVM modeling, and predicts stock price separately.)
预测
- 实验股票预测，输入前一天数据，自动预测后一天的成交价，输入：开盘价，最高价，最低价，收盘价，成交量(Experimentation stock forecast, input the data of the previous day, automatically forecast the trading price of the next day, input: opening price, maximum price, minimum price, closing price, volume)
股票预测
- 采用三层BP神经网络结构，输入层神经元数为5，隐含层神经元数为3，输出层神经元数为1，使用MATLAB编写。 将所给数据按14：1分为训练样本集，和测试样本集，经测试及分析，预测误差为0.1700，误差较小。 网络训练好后，输入前一天的6组数据，即：最高价、最低价、开盘价、收盘价、成交量，就能自动预测出后一天的收盘价。(The structure of three-layer BP neural network is adopted. The number of neurons in the i
股票预测-最小二乘
- 采用最小二乘法进行MATLAB编写，开盘为输入，收盘为输出。1-600个数据为训练样本集，601-700为预测样本。先对数据进行标准化处理，再利用最小二乘法对模型进行预测，最后进行反标准化处理后输出。(The least square method is used to compile MATLAB. The opening is input and the closing is output. 1-600 data are training samples and 601-700 predic
BP神经网络股票预测
- 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 RBF神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing price as output. The
LSTM股票预测
- Lstm进行时间序列预测，预测股票数据，按日的数据(Prediction of time series by LSTM)
股票预测
- python LSTM进行时间序列预测，股票每日的数据(Time series prediction by Python LSTM)
基于BP神经网络的股票数据预测模型
- 采用了BP神经网络的算法能较好的预测股票收盘价的趋势(BP neural network algorithm is used to predict the trend of stock closing price)