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1.2.3神经网络预测法
神经网络是一个高度非线性的，容量巨大的动力系统之一。高度有效的并行处理机制，强大的运算能力，拓扑结构的灵活性可调整，还有最为重要的自组织学习训练的能力，受到了科研界的高度评价，国内外掀起了学习的风潮，涌现出了很多优秀的成功的案例，为后人的学习创新打下了坚实的基础。预测的实质其实就是模拟确定性系统的过程，而神经网络具有的前馈式网络是个很好的工具，对于三层前馈式神经网络可以逼近任意连续函数，也是其优势所在，在预测过程中，不需要做出假设，就可以从看似毫无规律的数据中找出参数之间的特点和规律。
1.3研究目的及意义
股票在金融方面的地位逐步强大，对我国经济的稳健发展具有极其重要的作用。而股票投资作为广大投资者的重要选择，关注程度可见一斑。
但是股票市场具备高风险高收益的双重共性，投资的收益与风险也互相关联，收益越高也就意着风险性更大，因此随着股票的走俏，人们也迫切地需要一种快速有效的分析法来预测股票价格的走势，来规避风险，提高收益。对于研究股票股价预测方法具有重要的启示作用和实用价值。
二、神经网络概述
2.1神经网络来源
神经网络来源于对人脑神经元的探究，由树突、轴突等构成的神经元是神经网络最好的代表模型，通过对神经元的传递信号的研究，仿真出了用于数学建模上的神经网络模型，五十多年的研究和发展，神经网络的实用价值开始显现，目前也是学习非线性系统的规律的一个重要工具。
2.2人工神经网络
人工神经网络是通过研究人类脑神经网络的基础上创造出来的解决问题的神经网络。人工神经网络由数以亿计的神经元连接而成，神经元分为细胞体、轴突、树突。在神经元的基础上构造出了神经元模型
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