《表3 预测结果及相对误差率》

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《基于改进型误差函数的复值BP神经网络对股票价格的预测研究》

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改进型误差函数对复值BP神经网络算法中两个因子的改进，避免了极限情况下神经元产生的误差，从而提高了神经网络预测的精度和准确度。通过样本的选取和重构，经过多次拓阶，找到股票价格最优的阶数为5。在建立的预测模型中采用动量的梯度下降法的训练算法对股票的收盘价格进行预测，预测的结果和相对误差率如表3所示。