《表6 节点7与综合模型真实值与预测值对比表》

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《基于PCA-BP神经网络综合模型预测股票价格》

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根据表6可以看出，利用综合模型所预测的股票价格与PCA-BP模型在隐层神经元节点为7的比较，综合模型更接近真实值，绝对误差也最小，并且预测20天股票的涨跌情况一致率也高达95%以上。一天数据的上涨，在整体是下跌情况下，几乎不影响投资者的决策，说明综合模型能更好地预测股票价格，为投资者规避风险做出巨大贡献。下面给出真实值与单个模型与综合模型的预测值的对比图。