递归最小二乘(RLS)是一种自适应滤波算法，它可以递归地找到最小化加权线性最小二乘代价函数与输入信号相关的系数。这种方法与其他算法相比较，例如最小均方(LMS)，旨在减少均方误差。在RLS的推导中，输入信号被认为是确定性的，而对于LMS和类似的算法，它们被认为是随机的。(Recursive least squares (RLS) is an adaptive filter algorithm that recursively finds the coefficients that minimiz

BP神经网络股票建模,随着股票市场混沌和分形理论的逐步确立，人们开始利用神经网络对证券市场的变动加以预测。本文的研究目的在于为股市提供一种基于BP神经网络的股价预测方法，以便提高股价预测时的运算速度和精确度，为股票市场的个人投资者和机构投资者提供新的实用方法。(BP Neural network stock modeling, with the stock market chaos and fractal theory gradually established, people began to