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预测使用反向传播和k -最近邻算法(事例)
预测股票价格不仅好奇,也非常具有挑战性的课题。本文内涵为样本预测股票价格的一些大公司使用反向传播和再算法,帮助经理、投资者、用户和制造商在有价值的决策选择。储备市场给许多利润或效益较低的风险,因为它是治疗作为难忘的领域。业务人员和数据挖掘股票市场是最合适的环境因其庞大的和不断变化的信息。预测股票价格与传统时间已被证明更容易完成。一个人工神经网络对任务主要是因为,可能更适合神经网络更管径预测股票价格更准确比目前使用的技术。它还拿出大量的来自不同来源的信息。我们已经研究神经网络的体系结构。我们将建立最好的模型还通过分析各种参数的神经网络和研究补充模型比较准确价格模型的错误率,营业额作为输入。输入以前的股票数据和输出是未来的股票价格的预测。
Tejaswini帕蒂尔、Karishma帕蒂尔Devyani Sonawane, Chandraprakash