基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的上證50指數(shù)多步預測
本文關(guān)鍵詞:基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的上證50指數(shù)多步預測 出處:《科技和產(chǎn)業(yè)》2015年12期 論文類型:期刊論文
更多相關(guān)文章: 股票指數(shù)預測 多步預測 小波 神經(jīng)網(wǎng)絡
【摘要】:以神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的人工智能模型對股票價格具有良好的預測效果,但是該智能模型側(cè)重于單步預測,很難滿足實際股票預測的要求。提出基于小波和神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的股票指數(shù)多步預測智能模型。選取上證50指數(shù)為建模數(shù)據(jù),運用小波分解將上證50指數(shù)收盤價序列分解成不同尺度的分層數(shù)據(jù),依據(jù)迭代策略,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡分別預測小波分解后的各層數(shù)據(jù),最后將各層的預測結(jié)果使用小波重構(gòu)成原始股票收盤價的預測數(shù)值。結(jié)果表明,基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的多步預測模型具有良好的多步預測效果。
[Abstract]:......
【作者單位】: 廣東財經(jīng)大學信息學院;重慶交通大學交通運輸學院;
【分類號】:F832.51;F224
【正文快照】: 股票投資是一個重大的投資活動,缺乏準確的信息和全面的知識會導致一定的投資損失。因此,股市的預測一直是大多數(shù)投資者和專業(yè)分析師感興趣的主題。追溯至19世紀股票市場建立,準確預測股票市場的股票價格指數(shù)以及股票價格運行趨勢成為國內(nèi)外學者研究的熱點。近些年來,以神經(jīng)網(wǎng)
【參考文獻】
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5 李萬慶;閆冠勇;孟文清;石華旺;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的CFG樁復合地基承載力預測[J];河北工程大學學報(自然科學版);2011年04期
6 趙川;薛紅;;改進的WANN預測在庫存控制中的應用[J];計算機仿真;2012年02期
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10 姚明海;;改進的遺傳算法在優(yōu)化BP網(wǎng)絡權(quán)值中的應用[J];計算機工程與應用;2013年24期
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4 何文清;寬帶衛(wèi)星通信系統(tǒng)資源管理算法研究[D];北京郵電大學;2014年
【二級參考文獻】
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5 謝建宏;張為公;;復合材料疲勞剩余壽命預測的動態(tài)小波神經(jīng)網(wǎng)絡方法[A];第二屆全國信息獲取與處理學術(shù)會議論文集[C];2004年
6 陳建秋;張新政;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的水質(zhì)預測應用研究[A];2006中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];2006年
7 孫正貴;;小波神經(jīng)網(wǎng)絡的高效學習算法及應用研究[A];中南六。▍^(qū))自動化學會第24屆學術(shù)年會會議論文集[C];2006年
8 黃敏;朱啟兵;崔寶同;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的軋機特性回歸[A];2007中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];2007年
9 周紹磊;張文廣;李新;;一種基于改進遺傳算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡[A];2007年中國智能自動化會議論文集[C];2007年
10 杜青;劉劍飛;劉娟;喬延華;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬調(diào)制信號自動識別[A];2007通信理論與技術(shù)新發(fā)展——第十二屆全國青年通信學術(shù)會議論文集(下冊)[C];2007年
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1 侯霞;小波神經(jīng)網(wǎng)絡若干關(guān)鍵問題研究[D];南京航空航天大學;2006年
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5 李永紅;廣義小波神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)雷達相關(guān)濾波的研究[D];大連海事大學;2000年
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8 劉守生;遺傳算法與小波神經(jīng)網(wǎng)絡中若干問題的研究[D];南京航空航天大學;2005年
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10 蔡振禹;基于粗集—小波神經(jīng)網(wǎng)絡的煤炭企業(yè)管理研究[D];天津大學;2007年
,本文編號:1349287
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