本文關(guān)鍵詞：基于多元Hamacher-ANFIS的股票價格預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 減法-模糊聚類 自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng) 多元哈馬邱爾算子 股價預(yù)測

【摘要】：應(yīng)用減法-模糊聚類算法、多元Hamacher算子以及自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)提出了一種中國股票市場價格建模及預(yù)測的多元Hamacher-ANFIS模型.首先多元Hamacher算子與ANFIS相結(jié)合,對ANFIS種各規(guī)則的隸屬度測度機(jī)制和規(guī)則參數(shù)更新機(jī)制進(jìn)行了修正,建立基于減法-模糊聚類的多元HamacherANIFS模型;再從滬深兩市各選取了總市值最大的5支股票,計算出它們在同一時間段的歷史波動率,并以此為依據(jù)得到模型對該股票預(yù)測性能的權(quán)重;最后運用減法-模糊聚類算法初始化模型參數(shù),對每個數(shù)據(jù)組進(jìn)行5重交叉檢驗,并根據(jù)之前得到的權(quán)重計算出模型關(guān)于檢驗集的綜合R2值.實驗結(jié)果證明,與現(xiàn)有方法相比,該模型增強(qiáng)了對復(fù)雜目標(biāo)函數(shù)的學(xué)習(xí)能力,提高了對股票價格的預(yù)測精度.
【作者單位】： 廣西科技大學(xué)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 減法-模糊聚類 自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng) 多元哈馬邱爾算子 股價預(yù)測
【基金】：廣西研究生教育創(chuàng)新計劃項目(YCSZ2014203)
【分類號】：F832.51;TP18
【正文快照】： 1引言有效的數(shù)據(jù)預(yù)測在金融投資領(lǐng)域有著極其重要的作用,而以股票價格為代表的金融數(shù)據(jù)卻又格外復(fù)雜.股票市場是涉及經(jīng)濟(jì)、社會、政治等諸多影響因素的復(fù)雜動力學(xué)系統(tǒng),價格漲跌數(shù)據(jù)是一種時間序列,它具有非線性、混沌性以及趨勢性等特點然而,股票價格又極易受到買賣雙方力量博

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 蔡紅;陳榮耀;;基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票價格預(yù)測研究[J];計算機(jī)仿真;2011年03期

2 王唯賢;陳利軍;;股票價格預(yù)測的建模與仿真研究[J];計算機(jī)仿真;2012年01期

3 楊震;;基于后效時間長度的股票價格預(yù)測[J];計算機(jī)仿真;2012年02期

4 謝國強(qiáng);;基于支持向量回歸機(jī)的股票價格預(yù)測[J];計算機(jī)仿真;2012年04期

5 張秋明;朱紅莉;;灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股價預(yù)測中的應(yīng)用研究[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2013年12期

6 董瑞;黃民翔;;基于減法聚類的FCM算法在電力負(fù)荷分類中的應(yīng)用[J];華東電力;2014年05期

7 劉海s，

本文編號：939807