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基于BP神经网络的股价预测研究的任务书
任务书
题目：基于BP神经网络的股价预测研究
任务背景：
随着互联网时代的到来，人们越来越注重数据的挖掘和利用。股票市场数据作为重要的金融数据之一，越来越受到关注。股票价格波动频繁，预测股价是投资者和分析师的必备技能。传统的股价预测方式包括技术分析、基本分析、量化分析以及历史数据分析等多种方法，然而这些方法均有其局限性，很难准确地预测未来股价。因此，需要一种更加精确和有效的方法来预测股价。
BP(BackPropagation)神经网络是一种应用非常广泛的人工神经网络，它能够通过训练来学习数据集中的规律和模式，并通过这些规律和模式来预测数据。因此，本研究将采用BP神经网络算法来预测股票市场数据，探索其预测效果和应用价值。
研究内容：
1.了解股票市场的基本知识和数据
2.了解BP神经网络的原理和实现方法
3.建立基于BP神经网络的股票预测模型
4.对比分析实验结果，探究BP神经网络在股票预测中的优越性和局限性
5.撰写研究报告，总结BP神经网络在股票预测中的应用前景
研究方法：
1.资料调查法：通过查阅相关文献和资料，了解股票市场和BP神经网络的基本知识和理论。
2.建模法：采用MATLAB等工具，结合BP神经网络算法，建立股票市场预测模型。
3.实验法：对比分析实验结果，评估BP神经网络在股票预测中的效果和应用价值。
4.归纳法：整理实验数据，对BP神经网络在股票预测中的局限性和发展前景进行总结和归纳。
预期成果：
1.建立基于BP神经网络的股票市场预测模型，实现股价预测的自动化。
2.评估BP神经网络在股票市场数据预测中的准确性和稳定性，开拓新的数据分析思路。
3.撰写一份具有参考价值的股票市场预测研究报告，总结BP神经网络在股票预测中的应用前景。
时间计划：
第一阶段：理论研究和建模（3个月）
1-2周：了解股票市场基本知识和数据
3-4周：了解BP神经网络的原理和实现方法
5-6周：建立基于BP神经网络的股票预测模型
第二阶段：实验分析和结果评估（4个月）
7-12周：采集和分析股票市场数据，进行BP神经网络模型的测试
13-16周：对比分析实验结果，评估BP神经网络在股票预测中的优劣
第三阶段：撰写研究报告（3个月）
17-20周：分析实验数据，撰写研究报告
21-24周：修改论文，最终定稿
参考书目：
1.李航.统计学习方法[M].北京：清华大学出版社，2012.
2.周志华.机器学习[M].北京：清华大学出版社，2016.
3.赵剑平，曾剑飞.MATLAB神经网络原理与实战[M].北京：电子工业出版社，2011.
4.杨洪涛.神经网络方法及其MATLAB实现[M].北京：机械工业出版社，2012.
指导教师签字：_____
学生签字：_____