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基于主成分分析和广义回归神经网络的股票价格预测.pdf

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简介：
本文提出了一种结合主成分分析（PCA）与广义回归神经网络（GRNN）的方法，用于提高股票价格预测的准确性。通过PCA减少数据维度并提取关键特征，再利用GRNN进行高效预测建模。实验结果表明该方法在预测精度上具有显著优势。 本段落研究了基于主成分分析与广义回归神经网络的股票价格预测方法，并探讨其在金融数据分析中的应用效果。通过结合这两种技术，可以有效提取关键特征并提高模型的预测精度。实验结果表明，该组合方法能够较好地捕捉股市动态变化规律，为投资者提供有价值的参考信息。

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  • 基于主成分分析和广义回归神经网络的股票价格预测.pdf
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    本文提出了一种结合主成分分析（PCA）与广义回归神经网络（GRNN）的方法，用于提高股票价格预测的准确性。通过PCA减少数据维度并提取关键特征，再利用GRNN进行高效预测建模。实验结果表明该方法在预测精度上具有显著优势。 本段落研究了基于主成分分析与广义回归神经网络的股票价格预测方法，并探讨其在金融数据分析中的应用效果。通过结合这两种技术，可以有效提取关键特征并提高模型的预测精度。实验结果表明，该组合方法能够较好地捕捉股市动态变化规律，为投资者提供有价值的参考信息。
     
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