本文選題：多分辨率分析 + 神經(jīng)網(wǎng)絡　； 參考：《數(shù)學的實踐與認識》2014年13期

【摘要】：采用多分辨率分析技術(shù)將深證成指收盤數(shù)據(jù)序列分解為多個子序列,然后采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)對每個子序列分別建立預測模型,將各個預測結(jié)果疊加后得到最終預測結(jié)果.研究首先發(fā)現(xiàn)多分辨率技術(shù)可以有效提高預測模型的預測精度,表明分析我國股市波動時應該按照不同因素對股市影響大小及周期的差異分別研究,才能更有效分析股市運行狀況及對其預測;其次結(jié)果表明不同類型神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型預測性能差異明顯,在選擇股市預測模型的神經(jīng)網(wǎng)絡類型時應該注意其學習算法及收斂過程,以便能更好捕獲股市變化規(guī)律.
[Abstract]:The closing data sequence of Shenzhen stock index is decomposed into multiple sub-sequences by using multi-resolution analysis technology, and then neural network technology is used to establish the prediction model for each sub-sequence, and the final prediction results are obtained by superposing each prediction result. It is found that multi-resolution technology can effectively improve the prediction accuracy of the prediction model, which indicates that the analysis of stock market volatility in China should be based on the different factors of the impact on the stock market size and cycle. Secondly, the results show that the forecasting performance of different types of neural network forecasting models is very different. We should pay attention to its learning algorithm and convergence process when selecting the neural network type of stock market prediction model so as to better capture the law of stock market change.
【作者單位】： 廣東藥學院醫(yī)藥商學院;
【分類號】：TP183;F832.51

【參考文獻】

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1 馬野;劉文博;董小剛;王純杰;;基于小波分解的高頻金融時間序列預測[J];長春工業(yè)大學學報(自然科學版);2009年04期

【共引文獻】

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1 楊錫運;孫翰墨;;基于時間序列模型的風電場風速預測研究[J];動力工程學報;2011年03期

2 劉少梅;董小剛;;改進的HHT高頻數(shù)據(jù)分析及其應用[J];長春工業(yè)大學學報(自然科學版);2012年01期

3 劉遵雄;周天清;鄭淑娟;;FCBLUP模型在高頻金融數(shù)據(jù)中的應用[J];計算機工程;2011年22期

4 馬盡文;青慈陽;;對角型廣義RBF神經(jīng)網(wǎng)絡與非線性時間序列預測[J];信號處理;2013年12期

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2 魏國;二頻機抖激光陀螺雙軸旋轉(zhuǎn)慣性導航系統(tǒng)若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國防科學技術(shù)大學;2013年

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2 唐紅軍;基于小波包去噪和GARCH模型的上證綜指波動性研究[D];湖南大學;2010年

3 劉少梅;基于Hilbert-Huang變換的高頻數(shù)據(jù)分析[D];長春工業(yè)大學;2012年

4 丁玲娟;基于小波分析和ARMA-SVM模型的股票指數(shù)預測分析[D];華東師范大學;2012年

5 張娟娟;穩(wěn)健線性回歸中再生權(quán)最小二乘法的有效性研究[D];太原理工大學;2013年

6 陳科軍;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的上海螺紋鋼期貨價格預測[D];湖南大學;2012年

7 李楊;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的分類器設(shè)計及優(yōu)化[D];安徽農(nóng)業(yè)大學;2013年

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9 程文曉;我國大豆期貨價格的預測分析[D];蘭州大學;2014年

10 劉一鳴;金融時間序列預測模型研究[D];蘭州大學;2014年

【二級參考文獻】

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1 滕飛;董小剛;;基于Hilbert-Huang變換的金融數(shù)據(jù)周期性分析及應用[J];長春工業(yè)大學學報(自然科學版);2008年03期

2 高靜;張世英;;高頻時間序列基于小波分析的預測[J];統(tǒng)計與決策;2006年17期

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2 唐斌;董緒榮;;小波多分辨率分析及其在自適應消噪中的應用[J];裝備指揮技術(shù)學院學報;2007年01期

3 楊艷妮;;小波多分辨率分析在信號去噪中的應用[J];熱帶農(nóng)業(yè)工程;2009年01期

4 伍金莉;劉杰;;基于多分辨率分析的心率變異性分析[J];中國醫(yī)學物理學雜志;2010年01期

5 王輝,肖建;基于多分辨率分析的T-S模糊系統(tǒng)[J];控制理論與應用;2005年02期

6 萬彥輝,秦永元;小波分析在陀螺信號濾波中的研究[J];壓電與聲光;2005年04期

7 胡之惠;;基于小波包分析的指紋圖像初濾波[J];上海電機學院學報;2005年05期

8 胡之惠;;基于小波包分析的指紋圖像初濾波[J];上海電機學院學報;2005年S1期

9 樊亞軍;;基于梯度銳化和小波變換的圖像邊緣檢測[J];裝備制造技術(shù);2007年08期

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本文編號：1953205