为了提高股票价格预测的准确性并降低预测耗时，文章引入了粒子优化神经网络算法。通过融合神经网络和粒子群优化算法，构建了一个更有效的预测模型，以更好地反映股票价格的动态变化。同时，引入混沌干扰因子和变异因子增加算法多样性，进一步提高预测的精确性和稳定性。这种基于粒子优化神经网络的方法为股票价格预测领域的研究和应用提供了一种新的解决方案。
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