模糊神经网络在股票价格短期预测中的应用研究

发布时间：2020-06-08 16:33

【摘要】： 本文分析了基于BP网络进行股市预测的原理,利用三层前馈神经网络对股市建立预测模型,详细探讨了网络的拓扑结构、隐节点个数确定的原则、样本数据的选取和预处理、初始参数的确定等问题。本文探讨了BP神经网络的模型与结构,BP学习规则,构建了基于BP神经网络的时间序列预测模型,研究了神经网络的规模、推广能力等问题。并利用建立的BP神经网络模型,采用单隐层多输入单输出系统,预测股票市场第2个交易日的收盘价变化趋势。应用Levenberg-Marquardt算法对网络进行训练,对网络结构进行了隐层结点的优化,有效的解决了神经网络隐层结点的选取问题。本文使用MATLAB编程实现所设计的BP网络,还引入了模糊逻辑,使用模糊修正方法对结果进行修正。仿真结果表明使用方法切实有效。
【图文】：

其中输入层神经元个数为20，依次为预测日前5个交易日的开盘价，，最高价，最低价，收盘价。隐层神经元个数为8，输出层神经元个数为1。为20一8一1的3层神经网络。示意图如图4一1:}}}翼薰 薰图4一1预测使用神经网络示意图以此神经网络作为数值预测网络，使用此网络生成了100个对学习样本的拟和值和20个对测试样本的预测值(其中预测值仅为待处理数据)，网络生成值记为AP。4.6建立模糊修正模型从原始数据data中提取出所有收盘价数据c。对收盘价数据进行分析，希望找到收盘价之间的内在联系帮助确定每个预测值的范围。c的数据如表4一4:

20交易日的真实股票价格图
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F830.91;TP183

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本文编号：2703348