基于BP神经网络和自回归模型的股市预测

发布时间：2021-02-04 12:09

　　股票市场作为一个高风险高收益的投资领域,其运作是一个复杂的非线性系统,容易受到多方面的影响。在这个领域,投资者为了追求投资收益的最大化和投资风险的最小化,不断地探索其内在规律,寻找其有效的分析方法和工具。因此,股票预测方法的研究具有极其重要的理论意义和应用价值。股票市场具有很强的随机性和非线性,而人工神经网络是一个非线性的动态系统,可在任意精度内实现变量间的非线性关系的映射,具有良好的自适应、自学习能力和良好的泛化能力,神经网络的这种特性能够满足股市预测要求。自回归模型预测是一种精确度比较高的短期线性预测方法。它适用于各种类型的时间序列。在建模的过程中可以用一系列的统计方法检验模型的适用性,以不断调整模型的阶数,直至达到满意的结果。它只考虑时间序列本身的特性来进行预测,股市本身受到许多不可预测政治、经济等其它复杂因素的影响在AR模型能以随机扰动项来表示。本文首先选取三类不同股票指标组合,并对各指标的功能及特点进行深入的分析和讨论。其次,建立BP神经网络模型及自回归网络模型,深入分析两个模型的原理,结构和算法,并利用MATLAB软件进行编程。然后,通过选取真实股票数据,并利用建立起来的B... 

【文章来源】：中北大学山西省

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

具有一个隐含层的神经网络模型结构图

图 5.1 股市预测模型的BP神经网络结构的目标函数统的期望预测值为 （ ＝1，…， ），对应的网），预测误差e 为 e= ＝（ （SSE）作为神经网络预测系统的性能评价指标之一kx k(N)N ,,...,12eeeΔ x x,x1122()21∑Δ kkkx x 为期望输出， 为网络的实际输出。用训练样本，kxΔkx 一定的误差标准。否则，可重新改变网络的初始权值

【参考文献】：
期刊论文
[1]股市预测的自回归方法[J]. 李志林,王志刚.  统计与决策. 2007(05)
[2]神经网络在经济预测中的应用[J]. 刘晓霞,田大钢.  统计与预测. 2004(02)
[3]人工神经网络在SARS疫情分析与预测中的应用[J]. 白艳萍,靳祯.  数学的实践与认识. 2004(05)
[4]用BP神经网络捕捉股市黑马初探[J]. 张玉林,吴微.  运筹与管理. 2004(02)
[5]基于神经网络的股票交易数据的预测研究[J]. 师智斌,陈立潮,靳雁霞.  华北工学院学报. 2003(06)
[6]基于BP神经网络的股市建模与决策[J]. 禹建丽,孙增圻,Valeri.Kroumov,成久洋之,刘治军.  系统工程理论与实践. 2003(05)
[7]基于MATLAB的神经网络在股市预测中的应用[J]. 侯木舟,韩旭里.  系统工程. 2003(02)
[8]人工神经元BP网络在股市预测方面的应用[J]. 吴成东,王长涛.  控制工程. 2002(03)
[9]用于股市预测的BP算法的一些改进[J]. 吴微,陈维强.  大连理工大学学报. 2001(05)
[10]BP网络改进算法的性能对比研究[J]. 高雪鹏,丛爽.  控制与决策. 2001(02)

博士论文
[1]人工神经网络在组合优化与信息处理中的应用[D]. 白艳萍.中北大学 2005

硕士论文
[1]神经网络在股市预测中的应用[D]. 杨晓艳.中北大学 2008
[2]基于遗传BP神经网络的股市预测[D]. 赵振勇.贵州大学 2007
[3]基于神经网络的股市预测[D]. 汤建明.华中科技大学 2006
[4]股市预测方法研究[D]. 朱瑜.西北工业大学 2006
[5]神经网络方法在股市预测中的应用研究[D]. 刘莉华.电子科技大学 2005



本文编号：3018283