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虽然神经网络的使用日益广泛，但其收敛性问题一直是其发展的瓶颈之一。收敛性问题包括两类。第一类，神经网络难以快速收敛；第二类，神经网络难以收敛到全局最优解。引起第一类问题的因素很多，其中很重要的因素通常是由于使用者不加筛选就将巨量的数据输入神经网络进行训练引起的。因此，本章提出了使用主成分神经网络对神经网络的输入维数进行降维。对于第二类问题，本书将会在实例2与实例3中提出解决方案。
本章首先介绍主成分分析方法的基本理论、股票预测的常用方法及主成分神经网络应用于股票预测的模型，然后编写了主成分神经网络预测股票的MATLAB程序，给出了预测结果，结果表明该方法可以有效降低输入的维数并具有一定的预测精度。