【摘要】： 計(jì)算模式經(jīng)過(guò)兩代發(fā)展,當(dāng)前正邁向普適計(jì)算模式。在普適計(jì)算模式下,計(jì)算機(jī)以人為中心,各種計(jì)算資源通過(guò)普適網(wǎng)絡(luò)被整合在一起,為用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù),廣泛使用的無(wú)線通訊網(wǎng)絡(luò)正是這樣一種普適網(wǎng)絡(luò)。移動(dòng)通訊技術(shù)的進(jìn)步促使3G無(wú)線通訊時(shí)代的來(lái)臨,無(wú)線通訊速率獲得極大提高,服務(wù)覆蓋區(qū)域不斷擴(kuò)大。3G直接帶來(lái)的影響是它將為人們提供一個(gè)使用移動(dòng)設(shè)備快速、便捷地接入互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的方式,使面向移動(dòng)終端提供應(yīng)用和服務(wù)的信息源日漸豐富。通過(guò)移動(dòng)應(yīng)用程序、短信功能和WAP應(yīng)用,人們已經(jīng)能夠獲取大量的信息,同時(shí)通過(guò)手機(jī)還可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)游戲、新聞?dòng)嗛�、金融�?shù)據(jù)獲取、無(wú)線支付以及其它個(gè)性化的應(yīng)用。在3G時(shí)代,如何通過(guò)移動(dòng)終端獲取信息資源,并且從這些資源中發(fā)掘出更多的知識(shí)將是我們?nèi)〉眯畔?yōu)勢(shì)最為快捷的方法。證券市場(chǎng)是一個(gè)龐大且復(fù)雜的系統(tǒng),表現(xiàn)出隨機(jī)游走的模型特征,正是這種不確定性的因素才引發(fā)許多研究者對(duì)其進(jìn)行研究的興趣。 本文的研究思路是以普適計(jì)算和3G無(wú)線通訊網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為背景,運(yùn)用移動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘的思想和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,通過(guò)采用面向?qū)ο蟮木幊趟枷?使用J2ME語(yǔ)言在手機(jī)這種便攜式普適設(shè)備實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。本課題研究的主要目的在于通過(guò)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型揭示指數(shù)和價(jià)格的運(yùn)行模式特征,提出可行性模型及其程序算法。本研究在算法、載體資源、模型構(gòu)建等方面均具有挑戰(zhàn)性。 為達(dá)到研究目標(biāo),在研究過(guò)程中對(duì)普適計(jì)算理論、移動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和計(jì)算機(jī)理論進(jìn)行了綜合運(yùn)用,采用了廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型并運(yùn)用J2ME編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 首先,通過(guò)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行定義,從國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)庫(kù)中提取了相關(guān)研究數(shù)據(jù)集,在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,分別采用了插值計(jì)算、歸一化和反歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、主成分分析等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 其次,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的選取和構(gòu)建上進(jìn)行較為深入的分析,為達(dá)到實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的性能,利用了廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)能力建立證券分析模型,對(duì)市場(chǎng)指數(shù)、漲跌模式和財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。 最后,根據(jù)研究分析和實(shí)驗(yàn)仿真的結(jié)果,采用面向?qū)ο缶幊痰乃枷?建立了廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在移動(dòng)終端上的應(yīng)用,對(duì)投資決策起到了一定的參考作用。
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類(lèi)號(hào)】：F830.91
【圖文】：

方面：Mobile Computation 和 Mobile Computing ，前者基于虛擬移動(dòng)（Virtobility），需要移動(dòng)軟件的支撐，比如移動(dòng)代理之類(lèi)的軟件系統(tǒng)，通過(guò)軟件以達(dá)到虛擬移動(dòng)計(jì)算；后者基于物理移動(dòng)（Physical Mobility），也就是說(shuō)移動(dòng)設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)算[37]。移動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘理論和方法根植于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的方，是數(shù)據(jù)挖掘在普適計(jì)算環(huán)境下的應(yīng)用，也可以將其理解為數(shù)據(jù)挖掘研究的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生過(guò)程反映了人們對(duì)數(shù)據(jù)處理的更高要求，是人們對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)的結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)可以分為主要有性數(shù)據(jù)分析、描述建模、預(yù)測(cè)建模、尋找模式和規(guī)則、根據(jù)內(nèi)容檢索等。數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程理論，比較經(jīng)典的有 Fayyad 過(guò)程模型[38]，如圖 2-1 所示RISP-DM 標(biāo)準(zhǔn)的過(guò)程模型[39]總結(jié)起來(lái)說(shuō)主要有以下步驟：1）定義問(wèn)題：清義需要解決的問(wèn)題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過(guò)程包擇數(shù)據(jù)，即在大型數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取目標(biāo)數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)預(yù)處理則對(duì)數(shù)行再加工，檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性，消除噪聲，填補(bǔ)丟失的數(shù)據(jù)刪除無(wú)效數(shù)據(jù)等。3）數(shù)據(jù)挖掘：根據(jù)數(shù)據(jù)功能的類(lèi)型和和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇的算法，在經(jīng)過(guò)清洗和轉(zhuǎn)換以后的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。4）結(jié)果分析：據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被用戶(hù)理解的知識(shí)。5）運(yùn)用：將分析所得到的知識(shí)進(jìn)行應(yīng)用集成。

不同平滑參數(shù)下選擇模型的預(yù)測(cè)相等對(duì)誤差分布圖

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本文編號(hào)：2731842