基于神经网络技术的股票频谱分析
[Abstract]:According to Eliot's wave theory and wave theory, each parameter has the characteristic of Fibonacci series relation, and the characteristic of stock price waveform is analyzed. Based on the artificial neural network model, a neural network prediction method based on waveform decomposition and reconstruction is proposed, and the concrete realization process is given. The research results show that the original price time series can be decomposed into sub-fluctuation series in different frequency range to improve the prediction accuracy of neural network by means of waveform decomposition and reconstruction, and the original price time series can be decomposed into sub-fluctuation series in different frequency ranges to improve the prediction accuracy. It is realized to predict different parameter models of different signals with different characteristics. The Fourier inverse transform is used to fit the curve of stock price fluctuation trend in order to predict the change period of stock price fluctuation.
【作者单位】： 湖南商学院计算机与电子工程学院;中南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60573057) 湖南省科技计划项目(2010GK3034)
【分类号】：F830.91;F224
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：2435075
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