隨著股票市場(chǎng)投資活動(dòng)的日益頻繁,市場(chǎng)迫切需要一種有效的預(yù)測(cè)分析方法,以幫助人們?cè)黾邮找娴耐瑫r(shí)適當(dāng)?shù)慕档惋L(fēng)險(xiǎn)。股市高度復(fù)雜,它的變化規(guī)律有一定趨勢(shì)性,但受政治、經(jīng)濟(jì)、心理等各種因素的影響,市場(chǎng)的變化規(guī)律仍然讓人難以琢磨。傳統(tǒng)的股票指數(shù)預(yù)測(cè)方法大都是基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法,共同點(diǎn)是先建立數(shù)據(jù)序列的主觀模型,然后根據(jù)主觀模型進(jìn)行計(jì)算和預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)精度不能滿足實(shí)際的要求。股票指數(shù)具有明顯的混沌特征,許多學(xué)者對(duì)其混沌特性進(jìn)行了深入研究,建立了多種基于混沌理論的股票指數(shù)預(yù)測(cè)模型�；煦鏐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種比較成功的股票指數(shù)預(yù)測(cè)模型,但該模型有易于陷入局部極小值和收斂速度慢的缺點(diǎn),因此,提高混沌BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度是股票指數(shù)預(yù)測(cè)方法研究的一個(gè)重要課題。首先建立了一個(gè)基于混沌理論的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,將其應(yīng)用于2種典型的非線性時(shí)間序列（Logistic混沌系統(tǒng)和Henon混沌系統(tǒng)）和實(shí)測(cè)上證綜合指數(shù)時(shí)間序列進(jìn)行了有效性驗(yàn)證,并給出了不同訓(xùn)練樣本的預(yù)測(cè)值比較和結(jié)果分析。為進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,提出了一種基于粒子群算法優(yōu)化混沌BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)預(yù)測(cè)模型。該模型采用時(shí)間序列輸入輸出參數(shù)數(shù)量構(gòu)造B... 

【文章來源】：河北大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景、目的及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的
        1.1.3 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)和發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.1 股市預(yù)測(cè)的國外研究概況
        1.2.2 股市預(yù)測(cè)的國內(nèi)研究概況
        1.2.3 發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 研究?jī)?nèi)容、方法和創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 混沌預(yù)測(cè)相關(guān)理論簡(jiǎn)介
    2.1 混沌預(yù)測(cè)理論
        2.1.1 混沌概述
        2.1.2 混沌時(shí)間序列概述
        2.1.3 相空間重構(gòu)理論
        2.1.4 常用混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)介
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
    2.3 粒子群優(yōu)化算法
    2.4 2種典型的非線性系統(tǒng)簡(jiǎn)介
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于混沌理論的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股指預(yù)測(cè)模型
    3.1 基本思路
    3.2 模型基本參數(shù)的確定
        3.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的確定
        3.2.2 嵌入維數(shù)m和時(shí)間延遲τ的確定
        3.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的確定
    3.3 數(shù)據(jù)歸一化方法的確定
    3.4 模型的基本步驟
    3.5 仿真實(shí)驗(yàn)
        3.5.1 2種典型非線性系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)
        3.5.2 實(shí)際股票指數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)
    3.6 結(jié)果分析
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于PSO優(yōu)化混沌BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股指預(yù)測(cè)模型
    4.1 基本思路
    4.2 模型基本參數(shù)的確定
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、嵌入維數(shù)和時(shí)間延遲的確定
        4.2.2 粒子群算法中參數(shù)的確定
    4.3 PSO優(yōu)化混沌BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本步驟
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 2種典型非線性系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)
        4.4.2 實(shí)際股票指數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)
    4.5 結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 主要研究成果和結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間取得的科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遺傳算法優(yōu)化混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票指數(shù)預(yù)測(cè)[J]. 馬明,李松.  商業(yè)研究. 2010(11)
[2]基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)[J]. 盧琇澤,葉德謙,南敏.  電腦開發(fā)與應(yīng)用. 2010(02)
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[10]基于R/S分析的深圳股市非線性特征實(shí)證研究[J]. 周洪濤,王宗軍.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2006(02)

碩士論文
[1]小波網(wǎng)絡(luò)與混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)[D]. 牛國鵬.蘭州大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3597905