本文選題：可公度法　切入點：RBF神經網絡　出處：《統(tǒng)計與決策》2011年22期

【摘要】：股指時間窗口期對投資者選擇投資時點極為重要。本文以我國上證綜合指數(shù)波浪曲線底部和頂位時間窗口期為研究對象,利用可公度法和RBF神經網絡模型分析自1991年以來的上證綜合指數(shù)的特性并對其底部和頂位的時間窗口期進行預測。
[Abstract]:The time window of stock index is very important for investors to choose when to invest.In this paper, the bottom of wave curve of Shanghai Composite Index and the window period of top position time are taken as the research object.The characteristics of Shanghai Composite Index (SSE) since 1991 are analyzed by using the method of proportionality and the RBF neural network model, and the time window period of its bottom and top position is predicted.
【作者單位】： 重慶大學經濟與工商管理學院;
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻】

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1 陳佐;謝赤;李曉東;;基于相空間重構技術的EM聚類模糊神經網絡預測模型及其應用[J];中國軟科學;2006年08期

2 馬軍海,齊二石,莫馨;混沌時序重構及上海股票指數(shù)預測的應用研究[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2003年12期

【共引文獻】

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1 門可佩;信息預測理論與新疆地區(qū)7級強震趨勢研究[J];地球物理學進展;2002年03期

2 門可佩;青藏高原北部地區(qū)7級強震的有序網絡特征及其預測研究[J];地球物理學進展;2003年04期

3 門可佩;2000年青海瑪多6.6級強震中長期預測回顧[J];國際地震動態(tài);2001年09期

4 李立輝,田翔,楊海東,胡月明;基于SVR的金融時間序列預測[J];計算機工程與應用;2005年30期

5 田翔,鄧飛其;精確在線支持向量回歸在股指預測中的應用[J];計算機工程;2005年22期

6 田在藝,徐旺,張傳淦,張清;愿翁文波院士的預測事業(yè)能繼續(xù)發(fā)展[J];石油勘探與開發(fā);2002年06期

7 周總瑛,白森舒,何宏;成因法與統(tǒng)計法油氣資源評價對比分析[J];石油實驗地質;2005年01期

8 黃鋒,李志榮,廖玲,王玉雪,陳燕輝;利用地震資料進行沉積相分析[J];物探化探計算技術;2003年03期

9 何建南;論翁氏唯象信息預測論的哲學基礎[J];五邑大學學報(社會科學版);2003年01期

10 周總瑛,張抗,周慶凡;油氣儲量、產量及需求量的常用預測方法[J];新疆石油地質;2001年05期

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1 孔海江;王新敏;吳蓁;趙培娟;;河南省臺風暴雨的可公度性[A];中國氣象學會2005年年會論文集[C];2005年

2 趙國慶;籍俊偉;林小竹;;川滇地區(qū)強震趨勢研究[A];中國科學技術協(xié)會2008防災減災論壇論文集[C];2008年

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1 任彪;資本市場非線性特征及預測理論的若干問題研究[D];天津大學;2005年

2 劉彬生;基于小波和傅立葉變換的道路交通量預測研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2006年

3 王中;數(shù)據(jù)挖掘技術及其在證券領域的應用[D];天津大學;2005年

4 王妍;相空間重構、分叉及經濟系統(tǒng)吸引子分析[D];西北工業(yè)大學;2007年

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1 楊揚;汽液固三相流動沸騰傳熱系統(tǒng)的非線性建模研究[D];天津大學;2005年

2 方芬;多變量混沌時間序列預測及其在股票市場中的應用[D];東南大學;2006年

3 曾毅成;基于改進BP神經網絡的上證指數(shù)預測[D];廈門大學;2006年

4 王志強;經濟、金融時序非線性特性判定中的幾個問題研究[D];天津大學;2006年

5 易稱福;混沌擴頻序列設計及其在擴頻通信中的應用研究[D];江西理工大學;2007年

【二級參考文獻】

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1 夏莉,黃正洪;馬爾可夫鏈在股票價格預測中的應用[J];商業(yè)研究;2003年10期

2 林玲,曾勇,唐小我;移動平均線交易規(guī)則檢驗[J];電子科技大學學報;2000年06期

3 唐_g,曾勇,唐小我;考慮交易費用與風險情況下移動平均交易規(guī)則的檢驗[J];管理工程學報;2002年03期

4 曲文龍;樊廣Oz;楊炳儒;;基于支持向量機的復雜時間序列預測研究[J];計算機工程;2005年23期

5 王彥峰;高風;;基于支持向量機的股市預測[J];計算機仿真;2006年11期

6 孫增圻,徐紅兵;基于T-S模型的模糊神經網絡[J];清華大學學報(自然科學版);1997年03期

7 李亞靜,朱宏泉;滬深股市收益率分布的時變性[J];數(shù)學的實踐與認識;2002年02期

8 顏榮芳;股票市場預測的隨機過程模型[J];西北師范大學學報(自然科學版);1999年03期

9 陳興,孟衛(wèi)東,嚴太華;基于T-S模型的模糊神經網絡在股市預測中的應用[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2001年02期

10 姚洪興,盛昭瀚,陳洪香;股市預測中的小波神經網絡方法[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2002年06期

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1 譚聯(lián);黨培;;基于RBF網絡的兩點邊值問題[J];科技咨詢導報;2006年09期

2 關子明;常文兵;;基于主成分分析—RBF神經網絡模型的備件預測研究[J];物流科技;2009年04期

3 孫華麗;薛耀鋒;趙曉敏;;基于RBF神經網絡的客戶需求預報[J];商場現(xiàn)代化;2009年09期

4 樂勵華;溫榮生;朱輝;;基于RBF神經網絡的股市預測及MATLAB實現(xiàn)[J];科技情報開發(fā)與經濟;2008年30期

5 孫曉然;徐思云;楊偉靜;;基于RBF神經網絡的上市公司系統(tǒng)風險評價研究[J];會計之友(上旬刊);2009年08期

6 周穎;呂巍;井淼;;基于RBF神經網絡的精細化營銷研究[J];工業(yè)工程與管理;2006年06期

7 趙靜嫻,楊寶臣;一種基于神經網絡和決策樹的信用評估新方法[J];武漢科技大學學報(社會科學版);2005年02期

8 周鳳燕,馬成榮;三種群捕食與被捕食生物方程基于神經網絡的H_∞非線性控制[J];紹興文理學院學報;2004年08期

9 張少華;范玉妹;;基于RBF神經網絡集成的供應商評價方法[J];物流科技;2006年10期

10 薛成偉;熊正豐;;基于RBF神經網絡的貸款企業(yè)財務評估模型[J];科技經濟市場;2008年08期

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1 季峰;我國商業(yè)銀行消費信貸違約概率模型研究[D];中國科學技術大學;2009年

相關碩士學位論文 前10條

1 劉海勃;基于RBF神經網絡的期貨走勢預測模型研究[D];大連海事大學;2006年

2 余兵;差分進化算法及其應用[D];西安工程大學;2007年

3 王翠;基于灰色理論和RBF神經網絡民航客運量預測方法研究[D];北京交通大學;2008年

4 魏然;城市品牌影響力智能評價與優(yōu)化策略初探[D];河北師范大學;2008年

5 謝行恒;個人信用評估的Logistic-RBF組合預測模型研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2006年

6 于欣洋;東北地區(qū)海上貨物流量預測研究[D];大連海事大學;2006年

7 陳芳;基于RBF神經網絡的上市公司財務預警模型研究[D];青島大學;2007年

8 段晶晶;小波分析和神經網絡在股指預測中的應用研究[D];天津大學;2007年

9 李新東;供應鏈環(huán)境下港口競爭力評價研究[D];大連海事大學;2008年

10 劉瑞年;汽車銷售預測模型應用研究[D];武漢理工大學;2009年

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本文編號：1727805