在股價指數(shù)預(yù)測等社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中,存在多種線性和非線性疊加的復(fù)雜特征,根據(jù)數(shù)據(jù)波動特點(diǎn),文章在樣本數(shù)據(jù)排序的基礎(chǔ)上,結(jié)合區(qū)間數(shù)大小可能度的概念,對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和區(qū)間劃分。同時,通過反映不同決策者態(tài)度的多種隸屬度計(jì)算方法,構(gòu)造了猶豫模糊集,從而建立了基于綜合隸屬度權(quán)重來集成歷史數(shù)據(jù)的線性預(yù)測模型。為擬合數(shù)據(jù)的非線性特征,引入了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。利用臺灣加權(quán)股價指數(shù)近五年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析,將線性預(yù)測值和開盤價、最低價、最高價、收盤價作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,最終獲得了股價指數(shù)的預(yù)測值。結(jié)果表明,提出的模型具有可行性和有效性。

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圖12013年模型預(yù)測值擬合圖像

部分評價預(yù)測結(jié)果的指標(biāo)數(shù)據(jù)在表2中給出。圖1至圖4分別給出2013—2016年的模型預(yù)測值擬合圖像。圖22014年模型預(yù)測值擬合圖像

圖22014年模型預(yù)測值擬合圖像

圖12013年模型預(yù)測值擬合圖像圖32015年模型預(yù)測值擬合圖像

圖32015年模型預(yù)測值擬合圖像

圖22014年模型預(yù)測值擬合圖像圖42016年模型預(yù)測值擬合圖像

圖42016年模型預(yù)測值擬合圖像

圖32015年模型預(yù)測值擬合圖像4.3結(jié)果分析

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