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【Matlab股票价格预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量股票价格预测

【Matlab股票价格预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量股票价格预测

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基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量股票价格预测是一种利用POA-BP鹈鹕算法来改善BP神经网络模型性能的方法，用于预测股票价格的变化趋势。

股票价格预测是指根据多个变量（如历史价格、交易量、财务指标等）来预测股票的未来走势和价格变化。这种预测对投资者和交易者具有重要的参考价值，可以帮助他们做出更明智的投资决策。

传统的股票价格预测方法中，BP神经网络是一种常用的模型，可以通过学习历史数据来建立输入变量与股票价格之间的映射关系。然而，BP神经网络存在梯度消失、局部最优解等问题，导致模型性能无法得到充分优化。

POA-BP鹈鹕算法是基于鹈鹕觅食行为的优化算法，通过模拟鹈鹕的觅食行为和搜索策略，结合BP神经网络的训练过程，来优化BP神经网络的权重和偏置。它利用鹈鹕的搜索和捕食策略，对BP神经网络的参数进行优化ÿ

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