摘要：提出了一种基于RBF神经网络的股票价格预测模型。该模型通过对历史股价数据的分析,采用K-均值聚类算法动态确定RBF网络中心,根据梯度下降法进行自适应权值调整。并且根据股价的差异大,时变性强和高度非线性的特点,对RBF网络的学习算法进行了改进,进一步提高了RBF网络的非线性映射能力和自适应能力,最后运用该模型对股票走势进行了预测。

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