發(fā)布時(shí)間：2018-07-16 12:56

【摘要】：針對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度受樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)性影響較大,而灰色理論能弱化數(shù)據(jù)隨機(jī)性的特點(diǎn),文章提出了差值結(jié)合法將灰色GM(1,1)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有效地結(jié)合起來,構(gòu)建了差值灰色RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。將該預(yù)測模型運(yùn)用于股票指數(shù)預(yù)測,實(shí)證結(jié)果表明:該模型預(yù)測精度高,平均預(yù)測誤差為0.52%,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比具有更好的泛化能力和更高的預(yù)測精度,在股票預(yù)測中具有一定的使用價(jià)值。
[Abstract]:In view of the fact that the prediction accuracy of RBF neural network is greatly affected by the randomness of the sample data, and the grey theory can weaken the randomness of the data, a difference combination method is proposed to combine the grey GM (1Q1) model with the RBF neural network model effectively. The prediction model of difference grey RBF network is constructed. The prediction model is applied to the stock index forecasting. The empirical results show that the prediction accuracy of the model is high, the average prediction error is 0.52. Compared with BP neural network and RBF neural network, the model has better generalization ability and higher prediction accuracy. It has certain use value in stock forecast.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(10971220) 全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專項(xiàng)基金項(xiàng)目(200919) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2010LKSX04)
【分類號(hào)】：F224;F830.91

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 余健;郭平;;基于AQPSO算法優(yōu)化的RBF網(wǎng)絡(luò)模型及應(yīng)用研究[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年06期

2 朱峗,王行愚;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股市趨勢預(yù)測中的應(yīng)用[J];華東理工大學(xué)學(xué)報(bào);2002年05期

3 智晶;張冬梅;姜鵬飛;;基于主成分的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票指數(shù)預(yù)測研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年26期

4 王曉原,李軍;灰色GM(1,1)模型在區(qū)域物流規(guī)模預(yù)測中的應(yīng)用[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版);2005年03期

5 王旭亮;聶宏;;基于灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型的疲勞壽命預(yù)測方法[J];南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2008年06期

6 徐緒松,熊保平,龍虎;用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定上海股市的分形維數(shù)[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2003年03期

7 龍建成,李小平;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票市場趨勢預(yù)測[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2005年03期

8 禹建麗,孫增圻,Valeri.Kroumov,成久洋之,劉治軍;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股市建模與決策[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2003年05期

9 劉威;崔高鋒;;估計(jì)GM(1,1)模型參數(shù)的一種新方法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2009年02期

10 王正新;黨耀國;劉思峰;練鄭偉;;GM(1,1)冪模型求解方法及其解的性質(zhì)[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2009年10期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 曹萍;陳福集;;GA-灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域物流需求預(yù)測[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2012年01期

2 閆莉;陳青;;區(qū)域物流規(guī)模的改進(jìn)灰色馬爾可夫預(yù)測[J];包裝工程;2009年07期

3 劉軍;邱曉紅;汪志勇;楊鵬;;基于相似性最優(yōu)模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測[J];江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年04期

4 王豐效;;改進(jìn)灰導(dǎo)數(shù)的GM(1,1)冪模型[J];純粹數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué);2011年02期

5 王豐效;;改進(jìn)的GM(1,1)冪模型及其參數(shù)優(yōu)化[J];純粹數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué);2011年06期

6 李友俊;關(guān)欣;;大慶市物流需求量的灰色預(yù)測[J];產(chǎn)業(yè)與科技論壇;2008年01期

7 孫才志;李明昱;;遼寧省海岸線時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)因素分析[J];地理與地理信息科學(xué);2010年03期

8 李宏坤;趙長生;郭騁;趙利華;;GM(1,1)模型改進(jìn)算法及其應(yīng)用研究[J];大連理工大學(xué)學(xué)報(bào);2011年06期

9 嚴(yán)曉明;;基于優(yōu)化GA屬性約簡的上證指數(shù)預(yù)測[J];福建師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年05期

10 趙財(cái)軍;陳鵬宇;段新勝;;非等間隔無偏GM(1,1)冪模型及其應(yīng)用[J];遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年05期

相關(guān)會(huì)議論文 前5條

1 ;The Application of Genetic Algorithm-Radial Basis Function(GA-RBF) Neural Network in Stock Forecasting[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

2 吳紅艷;唐娜;桂預(yù)風(fēng);;基于灰關(guān)聯(lián)-BP網(wǎng)絡(luò)模型的股票價(jià)格指數(shù)預(yù)測[A];第九屆中國青年信息與管理學(xué)者大會(huì)論文集[C];2007年

3 李蓬寧;;一種新的非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成股市預(yù)測模型[A];全國第19屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2008年

4 熊志鑫;佟福山;馮亮;;材料衍生比例定律在應(yīng)變疲勞壽命預(yù)測中的應(yīng)用[A];數(shù)學(xué)·力學(xué)·物理學(xué)·高新技術(shù)交叉研究進(jìn)展——2010（13）卷[C];2010年

5 彭琨琨;肖新平;;廣義灰色多變量GM(1,N)模型及算法研究[A];第19屆灰色系統(tǒng)全國會(huì)議論文集[C];2010年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 沈巍;建立股指波動(dòng)預(yù)測模型的方法研究及應(yīng)用[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

2 徐東;球軸承疲勞剩余壽命分析與預(yù)測方法研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

3 王正新;含可變參數(shù)的緩沖算子與GM（1，1）冪模型研究[D];南京航空航天大學(xué);2010年

4 鄭斌;區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)中心選址及線路優(yōu)化研究[D];大連海事大學(xué);2011年

5 熊志鑫;基于強(qiáng)度穩(wěn)定綜合理論的金屬疲勞壽命研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2011年

6 鎮(zhèn)磊;基于高頻數(shù)據(jù)處理方法對(duì)A股算法交易優(yōu)化決策的量化分析研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

7 劉小龍;細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2011年

8 孫紅妮;商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D];吉林大學(xué);2004年

9 邵桂華;體育教學(xué)的自組織觀[D];南京師范大學(xué);2004年

10 韓國文;演化經(jīng)濟(jì)學(xué)視野下的金融創(chuàng)新[D];武漢大學(xué);2004年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 趙長生;滾動(dòng)軸承故障特征增強(qiáng)方法與狀態(tài)預(yù)測研究[D];大連理工大學(xué);2010年

2 張浩;模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票預(yù)測中的應(yīng)用研究[D];廣西民族大學(xué);2010年

3 陳政;一種改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的研究及應(yīng)用[D];暨南大學(xué);2011年

4 李萍;小波網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2010年

5 彭琨琨;關(guān)于單樁極限承載力的灰建模與預(yù)測研究[D];武漢理工大學(xué);2010年

6 潘貽超;多元時(shí)序與滯后協(xié)整混合模型及其在股指預(yù)測中的應(yīng)用[D];武漢理工大學(xué);2010年

7 萬喜喜;CAS理論在區(qū)域森林收獲調(diào)整中的應(yīng)用研究[D];中南林業(yè)科技大學(xué);2009年

8 郝林;中國銀行間同業(yè)拆借利率預(yù)測模型研究[D];東北財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

9 李明昱;基于RS和GIS的遼寧省海岸線時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)因素分析[D];遼寧師范大學(xué);2011年

10 劉海s，

本文編號(hào)：2126459