摘要：针对股票指数预测方法和模型构建等问题,利用具有动态反馈功能的Elman神经网络建立股票指数预测模型,以股指中的开盘指数为例,用预测模型表征日开盘指数与日收盘价、最低价、最高价、成交量、成交额和涨跌幅等影响因素及其历史数据之间的非线性复杂关系,并通过MATLAB软件对比BP神经网络、RBF神经网络与Elamn神经网络的预测结果,最终得出Elamn神经网络可以较好地实现股指预测的结论.

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