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基于BP神经网络的股价预测研究的中期报告
一、研究背景
随着国内外经济的不断发展和股票市场的快速发展，股票投资已成为人们获取财富的一个重要手段。股票的波动和走势对投资者来说是一个非常重要的信息。因此，如何准确地预测股票价格变化，对于投资者具有重要意义。而神经网络作为一种非线性建模方法，具有适应性强、非线性关系处理能力强等特点，被广泛应用于股票价格的预测中。本研究旨在通过基于BP神经网络的股价预测模型，实现对股价变化趋势的准确预测。
二、研究内容
1.数据采集和预处理
在本研究中，数据集采用了上证指数的日间交易数据。首先对数据集进行数据清洗去除异常值、缺失值等。然后对数据集进行拆分，选取过去一段时间的数据作为训练集，选取最近的一段时间的数据作为测试集。
2.BP神经网络模型建立
本研究使用BP神经网络模型对上证指数的趋势进行预测。BP神经网络模型是一种前馈型神经网络模型，其核心部分为多层感知机，包括输入层、隐层和输出层。神经元之间的连接赋予网络学习和学习能力。
3.模型训练与优化
在模型训练过程中，使用反向传播算法对网络进行训练，求取误差最小的权值和阈值。在训练过程中，为了避免过拟合和欠拟合，采用交叉验证的方法进行模型优化。
4.模型测试与评估
在模型测试过程中，使用测试集对模型的预测能力进行评估，这将有助于衡量模型的预测能力和效果。评估方法采用均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）进行评估。
三、研究结论
通过本研究，得出以下结论：
1.基于BP神经网络的股价预测模型能够在一定程度上预测股价的变化趋势。
2.模型训练过程中，采用交叉验证可以有效避免过拟合和欠拟合。
3.通过评估方法的比较，均方误差更能反映出模型的精度和偏差。
综上，本研究中基于BP神经网络技术的股价预测模型，能够一定程度上实现对股价趋势的准确预测，为投资者提供了有力的决策帮助。