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bp神经网络股票价格预测的MATLAB编程

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P=[];‘输入，开盘价，最高价，最低价，收盘价成交量依次5天的数据’T=[];’输出，即第二日的收盘’net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx');net.trainParam.epochs=1000;‘最大训练次数，根据需要可自行调节’=0.01;‘误差’=0.01;‘学习率’net=train(net,P,T);‘训练网络’test=[];‘待预测数据输入’out=sim(net,test);‘仿真预测’我的这个程序没有进行初始化，你还需要先将数据进行初始化后才能算。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

利用BP神经网络预测股票价格走势 20

什么是BP神经网络？

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BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。

经反复学习，最终使误差减小到可接受