基于EMD的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股價(jià)預(yù)測方法
本文選題:EMD算法 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 參考:《新疆大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)·人文社會科學(xué)版)》2014年04期
【摘要】:股價(jià)波動具有復(fù)雜、非平穩(wěn)、非線性等特點(diǎn),傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模型難以對其進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。文章將機(jī)械工程領(lǐng)域用于分解復(fù)雜信號的EMD算法嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立了基于EMD的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股價(jià)預(yù)測模型,并通過檢驗(yàn)該模型有效性以及將該方法的預(yù)測效果與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的預(yù)測效果相比較,得出該方法是優(yōu)于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的最佳股價(jià)預(yù)測方法的結(jié)論。
[Abstract]:The volatility of stock price is complex, nonstationary and nonlinear. The traditional economic model is difficult to predict it. In this paper, the EMD algorithm in the field of mechanical engineering is embedded in the neural network model which is used to decompose complex signals. The model of forecasting the stock price of neural network based on EMD is established, and the validity of the model and the preview of the method are tested. Compared with the prediction effect of the wavelet neural network prediction method, it is concluded that the method is better than the best method of forecasting the stock price of the wavelet neural network prediction method.
【作者單位】: 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;
【分類號】:F830.91;F224
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級參考文獻(xiàn)】
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本文編號:1792417
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