摘要：股票价格预测是投资者关注的热点问题,用人工智能对股票价格进行预测是近年来十分流行的预测方式。文章针对传统BP神经网络的预测精度受初始化权值和阈值影响较大的不足,给出一种使用差分进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化的方法,建立了一种基于自适应差分进化算法的BP神经网络股票价格预测模型,利用真实的股票数据通过仿真实验验证了模型的有效性。

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