matlab写的人工神经网络BP股价预测模型

% BP神经网络用于上证综合指数预测。---作者：张启宇 2008/05/18

% 是3层网络，隐藏层使用了35个节点。
% 输入是前五天的股指收盘。
% 输出是第六天收盘。
% 训练样本上证综合指数历史收盘数据，使用txt文件导入。 


%大面积样本测试
clear;
load 999999.txt;
GodData=X999999‘;
Ulength=length（GodData）;
AverError=0;%总误差

UData=GodData;

j=10%测试天数
for m=1:j;

AllResult=0;  %最终结果
i=5;          %循环次数
for n=1:i;
%读入数据

AllData=UData;

%变量初始化
InData=5;             %输入层
NeroData=10;          %隐层神经元个数
OutData=1;            %输出数
LearnSpeed=0.01;      %学习速度
Display=50;           %显示次数
MaxTrain=1000;         %最大训练次数
Error=0.01;           %均方误差
Time=300;             %最多耗时（s）
ILR=10;               %学习速度增加率
DLR=0.1;              %学习速度减少率
MC=0.01;               %动量



%样本划分
SampleLength=length（AllData）;
Sample=zeros（5SampleLength）;
Sample（12:SampleLength）=AllData（11:（SampleLength-1））;
Sample（23:SampleLength）=AllData（11:（SampleLength-2））;
Sample（34:SampleLength）=AllData（11:（SampleLength-3））;
Sample（45:SampleLength）=AllData（11:（SampleLength-4））;
Sample（56:SampleLength）=AllData（11:（SampleLength-5））;
%无效数据删除
TainSample=Sample（1:56:SampleLength）;
%预测