大数据挖掘在股票预测中地应用

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2、多维数据上有着相当优势。最关键的是他能够对不断获得的新数据进行模型的动态更新，非常适合应用于新环境。本文使用了时间序列方法人工神经网络模型对证券市场的价格进行建模和预测。应用时间序列方法预测时使用了简单一次移动平均预测法、一次指数平滑预测法、两次指数平滑预测法。时间序列方法预测股票走势最为简单，但是误差过大。应用人工神经网络时，采用了BP算法和遗传算法来训练网络权值，同时使用动量法和学习率自适应调整相结合的策略，人工神经网络模型虽然预测效果最好，但是计算量过大。关键字：数据挖掘股票预测时间序列预测人工神经网络Abstract：Asahugeamountofdatapr

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