本文關(guān)鍵詞：小波分析下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票預(yù)測研究

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【摘要】：研究股票價格準(zhǔn)確預(yù)測問題。股票市場是一個非常復(fù)雜的非線性動力學(xué)系統(tǒng),傳統(tǒng)的時間序列預(yù)測方法很難揭示其內(nèi)在規(guī)律,預(yù)測結(jié)果誤差較大。論文利用小波分解與重構(gòu),將原始非平穩(wěn)時間序列分解為不同尺度下的時間序列分量,依照其各自特點,分別采用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對各層系數(shù)進(jìn)行建模與預(yù)測,通過整合各層系數(shù),得到原始時間序列的預(yù)測值。通過對滬深300指數(shù)的仿真預(yù)測實驗表明,基于小波分解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測方法比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的預(yù)測精度明顯提高,具有實際的推廣應(yīng)用價值。
【作者單位】： 江西師范大學(xué)軟件學(xué)院;江西省科技型中小企業(yè)創(chuàng)新基金管理中心;
【關(guān)鍵詞】： 小波分解與重構(gòu) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 股票預(yù)測 滬深指數(shù)
【分類號】：F832.51;O174.2;TP183
【正文快照】： 1引言隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的繁榮發(fā)展,股票走進(jìn)了千家萬戶,成為許多人息息相關(guān)的投資產(chǎn)品。因此,對股票走勢的預(yù)測成為越來越多人所關(guān)注的課題。準(zhǔn)確預(yù)測股票價格的運行態(tài)勢,不論對于政府宏觀管理,還是對于投資者而言,都有很強(qiáng)的現(xiàn)實意義[1]。人工智能和計算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展,尤

【相似文獻(xiàn)】

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3 文，

本文編號：934643