基于改進動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的股票預測模型的研究.pdf

1、分類號g窆蘭壘UDC論文題目1012洶1109069密級編號研究生：指導教師：專研究方向：運簽皇蟹能迭筮所在學院：i土篡扭堂陵2014年5月28日內(nèi)蒙古大學碩士學位論文基于改進動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的股票預測模型的研究摘要人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論應用于股票走勢預測，就是利用由股票的歷史交易數(shù)據(jù)組成的時間序列，通過神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習能力對其進行分析，從復雜的數(shù)據(jù)關系中找出其中的規(guī)律，然后模擬網(wǎng)絡輸出數(shù)據(jù)與輸入數(shù)據(jù)之間的函數(shù)關系，并將此函數(shù)用于對未來股票價格的

2、預測中。近年來，國內(nèi)外研究學者已經(jīng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡理論建立了多種預測模型對股票價格走勢進行預測，并取得了顯著的研究成果。但綜觀目前的股票預測模型，大多是基于靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡理論，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡、Wavelet神經(jīng)網(wǎng)絡和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡等。然而，這些靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型并不能充分反映股市系統(tǒng)的動態(tài)特性。本文通過分析現(xiàn)有的股票預測模型在動態(tài)性方面的不足，以及輸入指標選取方面存在的問題，提出了基于主成分分析法的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡股票預測模型。該模型通過建立多