股票價格是判斷股票市場行情的航標(biāo)燈,是國民經(jīng)濟的“晴雨表”,它綜合反映了股票市場的發(fā)展變化。對其的預(yù)測和研究能夠使股民在充分掌握證券市場發(fā)展規(guī)律的基礎(chǔ)上更好的進行投資和決策,更有利于國民經(jīng)濟有序、健康的發(fā)展。目前,除了已有的數(shù)學(xué)方法外,人工智能方法也已經(jīng)運用到股票預(yù)測當(dāng)中,取得了更好的效果。本文將模糊理論的相關(guān)內(nèi)容與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,實現(xiàn)了股票綜合預(yù)測系統(tǒng)模型。 首先,利用改進的模糊貼近度對股票價格開盤價、收盤價、漲跌額、漲跌幅、最低價、最高價、成交量、成交金額八個屬性進行分類,篩選BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本,從而提出了一種選擇網(wǎng)絡(luò)輸入樣本的新方法。相對于網(wǎng)絡(luò)輸入樣本為股票價格單一屬性而言,預(yù)測精度提高了大約50%。 然后,根據(jù)股票價格預(yù)測的實際應(yīng)用,改進模糊理論中模糊綜合評判系統(tǒng)的三角隸屬函數(shù)和半梯形隸屬函數(shù)以及模糊評判算子,提出了一種基于改進的貼近度計算模糊綜合評判系統(tǒng)權(quán)系數(shù)的方法,在對股票單日進行評判時,與傳統(tǒng)模糊綜合評判系統(tǒng)對比,正確率提高了大約4%。 最后,針對股票價格開盤價、收盤價、漲跌額、漲跌幅、最低價、最高價、成交量、成交金額八個屬性建立組合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)分類情況選擇子網(wǎng)...

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 國內(nèi)外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與發(fā)展
        1.1.1 國外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與發(fā)展
        1.1.2 國內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與發(fā)展
    1.2 國內(nèi)外模糊理論的研究與發(fā)展
        1.2.1 國外模糊理論的研究與發(fā)展
        1.2.2 國內(nèi)模糊理論的研究與發(fā)展
    1.3 模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合
        1.3.1 模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相同點
        1.3.2 模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同點
        1.3.3 模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合
    1.4 模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票價格預(yù)測中的應(yīng)用與意義
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
    2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
        2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
        2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    2.2 本章小結(jié)
3 模糊理論
    3.1 模糊集合、模糊隸屬度和模糊隸屬函數(shù)
    3.2 模糊集合貼近度理論
        3.2.1 模糊貼近度原理
        3.2.2 改進的模糊貼近度
            3.2.2.1 問題的提出
            3.2.2.2 改進的模糊貼近度
    3.3 模糊綜合評判系統(tǒng)原理
        3.3.1 模糊綜合評判算法
        3.3.2 改進的模糊綜合評判算法
            3.3.2.1 改進的隸屬函數(shù)
            3.3.2.2 基于改進的貼近度計算系統(tǒng)權(quán)系數(shù)
            3.3.2.3 改進的模糊算子
            3.3.2.4 在股票價格預(yù)測中的應(yīng)用及實驗分析
    3.4 本章小結(jié)
4 建立股票預(yù)測綜合系統(tǒng)模型及實驗分析
    4.1 股票綜合預(yù)測系統(tǒng)模型
    4.2 綜合系統(tǒng)模型實現(xiàn)及對股票價格走勢預(yù)測
        4.2.1 通過改進的貼近度對股票屬性分類
        4.2.2 通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股票價格
            4.2.2.1 樣本的選擇
            4.2.2.2 單BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股票價格仿真
            4.2.2.3 組合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股票價格仿真
        4.2.3 通過改進的模糊綜合評判系統(tǒng)評判股票走勢
            4.2.3.1 初始化組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測數(shù)據(jù)
            4.2.3.2 構(gòu)建股票價格模糊矩陣
            4.2.3.3 利用改進的貼近度確定股票價格各屬性權(quán)系數(shù)
            4.2.3.4 利用改進的模糊算子對組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測數(shù)據(jù)進行綜合評判
    4.3 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
參考文獻
附錄
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄



本文編號：3775746