基于差值灰色RBF网络模型股票指数预测

发布时间：2018-07-16 12:56

【摘要】：针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,文章提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。将该预测模型运用于股票指数预测,实证结果表明:该模型预测精度高,平均预测误差为0.52%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的使用价值。
[Abstract]:In view of the fact that the prediction accuracy of RBF neural network is greatly affected by the randomness of the sample data, and the grey theory can weaken the randomness of the data, a difference combination method is proposed to combine the grey GM (1Q1) model with the RBF neural network model effectively. The prediction model of difference grey RBF network is constructed. The prediction model is applied to the stock index forecasting. The empirical results show that the prediction accuracy of the model is high, the average prediction error is 0.52. Compared with BP neural network and RBF neural network, the model has better generalization ability and higher prediction accuracy. It has certain use value in stock forecast.
【作者单位】： 中国矿业大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(10971220) 全国优秀博士学位论文作者专项基金项目(200919) 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2010LKSX04)
【分类号】：F224;F830.91

【参考文献】

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【共引文献】

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