摘要：提出了一種改進的神經網絡預測兩個金融時間序列的交叉相關(cross-correlation)系數。為了得到金融數據集的波動,對傳統BP神經網絡進行了改進得到了一種指數BP神經網絡,通過計算輸入向量與其權值向量之間的點積,不僅對每個神經單元進行局部信息處理,還通過在輸入向量的指數型函數及其相應的新權向量之間增加點積來進行處理。該預測模型改進了神經網絡的激活函數,并對特定輸入輸出變量的交叉相關預測進行了探討。實驗證明,所提模型有利于提高預測精度。