BP神经网络用于市场预测的研究的任务书任务书一、背景介绍市场预测在金融领域具有重要意义，为投资者提供投资决策参考。由于市场变化复杂多样，传统的统计模型往往难以捕捉到市场的非线性特征。近年来，人工神经网络被广泛应用于市场预测，尤以BP神经网络为代表的人工神经网络模型具有较高的预测精度。因此，通过研究BP神经网络用于市场预测的应用方法和效果，有助于进一步提高金融市场预测的精度和可靠性。二、任务要求1.学习BP神经网络的基本原理和相关算法，理解其在市场预测中的应用。2.收集与市场预测相关的数据，并进行数据预处理、特征选取等工作，为BP神经网络的训练和测试提供数据基础。3.设计基于BP神经网络的市场预测模型，并采用交叉验证等方法对其进行精度评估。4.对比BP神经网络模型和传统统计模型的市场预测效果，探讨BP神经网络的优势和不足之处，并提出改进方案。5.编制研究报告，详细介绍BP神经网络用于市场预测的研究方法、结果和分析，以及改进建议等内容。三、参考文献1.林达,檀沛,胡云云.基于神经网络的股指期货价格预测方法[J].电子设计工程,2021(14):60-62.2.王斌,颜学勇,张绍森.基于BP神经网络的股票市场预测研究[D].湖南科技大学,2019.3.王耀东,徐宁,陈松,等.基于BP神经网络的股票交易策略研究[J].科技创新与应用,2018,28(17):63-65.4.李彪,马斯林.基于神经网络的股票趋势预测及应用研究[J].计算机技术与发展,2020(4):7-9.5.张耀峰,高学义.基于BP神经网络的股票价格预测研究[J].通信导刊,2021,43(7):109-113.