基于Elman神经网络的黄金期货价格预测模型研究

发布时间：2017-05-15 04:00

  本文关键词：基于Elman神经网络的黄金期货价格预测模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自从2008年黄金期货在上海期货交易所（SHFE）正式挂牌交易以来，黄金期货作为投资市场上的一个交易品种，其投资和保值的作用显得越来越重要，近几年来，投资界和学术界对于黄金期货价格的研究，也越来越重视。 而黄金期货市场是一个非常复杂的非线性动力系统，如果采用建立在计量经济学基础上的模型来研究，必然存在着各种困难。本文提出了用神经网络来预测黄金期货价格波动的方法，但是，传统的BP神经网络在预测期货价格方面，存在着诸多的限制和不足。本文加以分析，并且提出了改进办法：采用Elman神经网络构建价格预测模型。 本文构建了Elman神经网络的价格预测模型，并且用实际数据样本验证了模型的精度，最终得出结论，，Elman神经网络构建的黄金期货价格预测模型可以得到较好的价格预测效果。本文的主要贡献如下： （1）通过分析期货的属性以及黄金期货的特点，提出影响黄金期货价格波动的十个主要因素。 （2）介绍了神经网络的基本知识，并且通过分析传统神经网络的不足，提出用Elman神经网络构建黄金期货价格预测模型。 （3）鉴于神经网络在复杂系统建模时，如果维数变大，则计算量也会随之变大的现象，提出了采用投影寻踪法，来确定影响黄金期货价格的各因素的权重，适当减少神经网络预测模型的输入层个数。 （4）最终构建了Elman神经网络的预测模型，并通过实验，预测了连续10个交易日的黄金期货收盘价，证明了Elman神经网络构建的预测模型的效果。
【关键词】：Elman神经网络 BP神经网络 黄金期货 价格预测
【学位授予单位】：广西民族大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP183;F713.35;F831.54;F224
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-5
• 目录5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 选题背景8-9
• 1.2 国内外研究及水平9-12
• 1.2.1 国外的研究现状9-10
• 1.2.2 国内的研究现状10-12
• 1.3 国内外学者将神经网络用于经济预测的原因12
• 1.4 技术难点12
• 1.5 本文的主要工作及结构安排12-14
• 第二章 神经网络的理论基础14-22
• 2.1 BP 神经网络的基本模型14-18
• 2.1.1 BP 神经网络综述14
• 2.1.2 神经元的形式化描述14-15
• 2.1.3 人工神经网络的神经元状态转移函数15-16
• 2.1.4 神经网络的拓扑结构16-17
• 2.1.5 BP 算法的基本思想17-18
• 2.1.6 BP 神经网络算法的优点18
• 2.1.7 BP 神经网络算法的缺点18
• 2.2 针对 BP 神经网络不足的修正方案18-19
• 2.3 Elman 神经网络的基本模型19-20
• 2.4 本章小结20-22
• 第三章 影响我国黄金期货价格的因素22-30
• 3.1 期货的概念22
• 3.2 黄金期货的概念22-24
• 3.3 影响期货价格的因素24-25
• 3.4 影响黄金期货价格的因素25-26
• 3.5 影响黄金期货价格的国内特有因素26-27
• 3.6 最终选取的影响黄金期货价格的因素27-29
• 3.7 本章小结29-30
• 第四章 基于 Elman 神经网络的黄金期货价格预测模型30-39
• 4.1 对于影响黄金期货价格的因素的筛选30-33
• 4.1.1 归一化处理30-31
• 4.1.2 确定投影函数31-32
• 4.1.3 影响黄金期货价格的变量定义32
• 4.1.4 计算投影的最佳方向32-33
• 4.2 基于 Elman 神经网络的黄金期货价格预测模型33-37
• 4.2.1 输入数据的处理33
• 4.2.2 Elman 神经网络预测模型的算法33-37
• 4.3 Elman 神经网络具体结构37-38
• 4.4 本章小结38-39
• 第五章 Elman 神经网络黄金期货价格预测模型的验证39-43
• 5.1 模拟以及预测的结果39
• 5.2 预测软件界面及运行实测捕获图39-40
• 5.3 与 BP 神经网络预测黄金价格模型的实验结果比较40-41
• 5.4 与基于模糊技术的期货价格预测模型的比较41-42
• 5.5 本章小结42-43
• 第六章 结束语43-45
• 6.1 工作总结43
• 6.2 不足和改进43-45
• 参考文献45-47
• 致谢47-48
• 攻读学位期间发表的论文和项目48

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 张杰;无线通信中话务量预测模型的研究[D];新疆大学;2013年

2 邓鑫;基于Elman神经网络的白皮松潜在适生区估测及未来分布趋势研究[D];西北大学;2013年

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本文编号：366790