《表1 贵州茅台股票探索性因子分析结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于PCA-BP神经网络综合模型预测股票价格》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

误差越小，方程拟合越好。拟合优度越接近1，方程拟合越好。训练时间越短，效率越高，消耗时间越短。根据表3可以得出隐含层节点数是7、9、10时，误差以及训练时间以及拟合优度都达到非常好的拟合效果。