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股市的波动受许多因素的影响，属于非线性问题。对于非线性的问题传统的统计学知识不能很好的应用。本文提出了一种基于MaTLAB神经网络工具箱的自适应神经网络的上证指数预测模型，自适应神经网络可以根据误差大小自主的调整学习效率，加快收敛速度。在对神经网络训练时，先对学习样本先进行归一化处理，再做BP网络的预测。经过与有动量的BP网络和L－M网络实验对比，结果表明这种方案比其他方案效率高、误差小。
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长春大学学报
ISSN： 1009-3907
Year： 2016
Issue： 3
Volume： 26
Page： 26-30
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