用RBF神经网络确定上海股市的分形维数

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摘要：从预测能力的角度采用径向基函数(radial basis function, 简称RBF)神经网络方法计算我国上海股票市场的分形维数, 并通过RBF神经网络的实验, 得到上海股市的最小嵌入维数为6, 验证了股市分形维数在2～3之间, 从而进一步确定了我国上海股票市场是一个具有混沌现象的系统.最后探讨了利用股票市场的混沌特性进行短期预测的效果和可行性.http://www.cqvip.com//QK/93869A/200303/8012129.html

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关键词：神经网络 上海股市 RBF 神经网 function 上海 股票市场 分形维数 RBF神经网络 金融市场