發(fā)布時間：2020-06-08 16:33

【摘要】： 本文分析了基于BP網(wǎng)絡(luò)進行股市預(yù)測的原理,利用三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股市建立預(yù)測模型,詳細探討了網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)、隱節(jié)點個數(shù)確定的原則、樣本數(shù)據(jù)的選取和預(yù)處理、初始參數(shù)的確定等問題。本文探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型與結(jié)構(gòu),BP學習規(guī)則,構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列預(yù)測模型,研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模、推廣能力等問題。并利用建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,采用單隱層多輸入單輸出系統(tǒng),預(yù)測股票市場第2個交易日的收盤價變化趨勢。應(yīng)用Levenberg-Marquardt算法對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了隱層結(jié)點的優(yōu)化,有效的解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層結(jié)點的選取問題。本文使用MATLAB編程實現(xiàn)所設(shè)計的BP網(wǎng)絡(luò),還引入了模糊邏輯,使用模糊修正方法對結(jié)果進行修正。仿真結(jié)果表明使用方法切實有效。
【圖文】：

其中輸入層神經(jīng)元個數(shù)為20，依次為預(yù)測日前5個交易日的開盤價，，最高價，最低價，收盤價。隱層神經(jīng)元個數(shù)為8，輸出層神經(jīng)元個數(shù)為1。為20一8一1的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。示意圖如圖4一1:}}}翼薰 薰圖4一1預(yù)測使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖以此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)值預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，使用此網(wǎng)絡(luò)生成了100個對學習樣本的擬和值和20個對測試樣本的預(yù)測值(其中預(yù)測值僅為待處理數(shù)據(jù))，網(wǎng)絡(luò)生成值記為AP。4.6建立模糊修正模型從原始數(shù)據(jù)data中提取出所有收盤價數(shù)據(jù)c。對收盤價數(shù)據(jù)進行分析，希望找到收盤價之間的內(nèi)在聯(lián)系幫助確定每個預(yù)測值的范圍。c的數(shù)據(jù)如表4一4:

20交易日的真實股票價格圖
【學位授予單位】：暨南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：F830.91;TP183

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本文編號：2703348