發(fā)布時(shí)間：2017-12-20 02:09

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)研究　出處：《西安工程大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：股票市場(chǎng)與人們的生活和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展密切相關(guān),如何對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行有效、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)一直是人們關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一.由于股票市場(chǎng)受到政治、經(jīng)濟(jì)等諸多因素的影響,它是一種非常復(fù)雜的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng),使得對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)有一定的難度.而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論上可以擬合任意復(fù)雜的非線性變換,所以本文應(yīng)用BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行股票價(jià)格的預(yù)測(cè).本文在綜述了股票價(jià)格的研究背景、意義及研究方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和布谷鳥原理及算法后,重點(diǎn)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法預(yù)測(cè)股票價(jià)格的問題.首先針對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)選取的初始連接權(quán)值和閾值易使網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提出了基于高斯擾動(dòng)的布谷鳥搜索算法(GCS)優(yōu)化其網(wǎng)絡(luò)初始連接權(quán)值和閾值的改進(jìn)算法,并將改進(jìn)的算法(PCA-GCS-BP)對(duì)鐵龍物流這只股票進(jìn)行了預(yù)測(cè),仿真結(jié)果表明,基于PCA的GCS-BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度比PCA-BP模型的高;其次,針對(duì)傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在選取中心矢量參數(shù)時(shí)的不足,提出用具有較強(qiáng)跳出局部最優(yōu)的高斯擾動(dòng)的布谷鳥算法(GCS)優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中心矢量的改進(jìn)算法,并將該算法應(yīng)用于股票價(jià)格及漲跌的預(yù)測(cè),最后用測(cè)試樣本對(duì)該算法與傳統(tǒng)RBF算法的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了對(duì)比,仿真結(jié)果表明,該算法的預(yù)測(cè)精度比傳統(tǒng)的RBF算法具有更高的預(yù)測(cè)精度;最后對(duì)本文內(nèi)容進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)今后的工作做了更進(jìn)一步的展望.
【學(xué)位授予單位】：西安工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F830.91;TP183

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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本文編號(hào)：1310338