① BP神經網路預測股票的Matlab的m文件
BP神經網路預測股票的Matlab的m文件，一般吧
② BP神經網路預測股票
感知器你知道么，如果不知道，建議你買《人工神經網路原理》馬銳著，看完70頁你就會了。里邊也有你這個問題的設計思路。用c語言matlab都能編，如果有問題，請留言，想問下你是什麼專業？
③ 誰能教我寫一個MATLAB實現BP神經網路預測股票價格的編碼，我要寫畢業論文，不懂，多謝啊！
網路的訓練過程與使用過程了兩碼事。
比如BP應用在分類，網路的版訓練是指的給你一些樣本權，同時告訴你這些樣本屬於哪一類，然後代入網路訓練，使得這個網路具備一定的分類能力，訓練完成以後再拿一個未知類別的數據通過網路進行分類。這里的訓練過程就是先偽隨機生成權值，然後把樣本輸入進去算出每一層的輸出，並最終算出來預測輸出（輸出層的輸出），這是正向學習過程；最後通過某種訓練演算法（最基本的是感知器演算法）使得代價（預測輸出與實際輸出的某范數）函數關於權重最小，這個就是反向傳播過程。
您所說的那種不需要預先知道樣本類別的網路屬於無監督類型的網路，比如自組織競爭神經網路。
④ 如何用BP神經網路實現預測
BP神經網路具有任意復雜的模式分類能力和優良的多維函數映射能力，解決了簡專單感知器不能解決的異或(Exclusive OR，XOR)和一些屬其他問題。從結構上講，BP網路具有輸入層、隱藏層和輸出層；從本質上講，BP演算法就是以網路誤差平方為目標函數、採用梯度下降法來計算目標函數的最小值。
⑤ 利用BP神經網路預測股票價格走勢
參考 matlab神經網路30例 中有一個股票預測的案例
我覺得svm做這個更好
⑥ 你好看你發帖問過用BP神經網路預測股票價格的提問
首先你要搞清bp的基本原理，基於梯度法的原則，因為這種演算法按梯度走，極易進入局部最小點二出不來，所以對於比較簡單的模型如高斯曲面有一定的逼近能力，但是現實如你所說的股票，相關因素特別多，也就是說神經網路輸入通道會很多，而且通道和通道直接喲相關性，模型在超曲面上就像是大海海面一樣跌宕起伏，使用bp明顯太過於困難，而且實際中樣本有限的很，bp理論基於樣本無限的學習規則（21實際70年代），你要證明的話，可以例舉一個簡單的單極二次型函數，用來試試看bp能否完全逼近這個函數
⑦ BP神經網路做數據預測，預測出來結果感覺不對，求大神指導
作預測，曲線要擬合。看理論值與實際的相關程度。你的相關系數肯定小，難以有理想結果！
⑧ 基於神經網路的股票預測
還要含代碼？
你的 t 讓門夾了吧？
⑨ DPS軟體的BP神經網路預測.怎樣預測未來幾年的數
BP（Back Propagation）神經網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用梯度下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。
⑩ bp神經網路股票價格預測的MATLAB編程
P=[];『輸入，開盤價，最高價，最低價，收盤價成交量依次5天的數據』
T=[];』專輸出，即第二屬日的收盤』
net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx');
net.trainParam.epochs=1000; 『最大訓練次數，根據需要可自行調節』
net.trainParam.goal=0.01; 『誤差』
net.trainParam.lr=0.01; 『學習率』
net=train(net,P,T); 『訓練網路』
test=[];『待預測數據輸入』
out=sim(net,test); 『模擬預測』
我的這個程序沒有進行初始化，你還需要先將數據進行初始化後才能算。