本研究探讨了一种基于股票市场灵敏度分析的神经网络预测模型。

简介：
股票市场本质上是一种非线性系统，其内部结构呈现出高度复杂性，同时又受到诸多外部因素的影响。因此，构建一个基于股票市场灵敏度分析的神经网络预测模型显得尤为重要。为了解决神经网络结构设计方面的挑战，我们首先计算网络输入层与隐层神经元的灵敏度，随后对网络中那些不具备显著灵敏度的神经元进行修剪，从而在确保模型具有良好的泛化能力的前提下，实现网络结构的精简。此外，针对神经网络固有的“黑箱”问题，我们进一步利用输入层神经元的灵敏度来探究各个输入变量在股票市场中的重要性以及它们所体现的反馈机制。以沪深300指数为例，我们对股票市场的运行规律进行了深入的学习和研究，并对不同结构的修剪模型进行了广泛的评估和分析，以确定其适用性和在市场中的实际意义。最终，通过与其他神经网络预测模型进行对比验证，我们证实本文所提出的模型的有效性和可靠性。