基于改進(jìn)動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)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(dǎo)教師：專研究方向：運簽皇蟹能迭筮所在學(xué)院：i土篡扭堂陵2014年5月28日內(nèi)蒙古大學(xué)碩士學(xué)位論文基于改進(jìn)動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測模型的研究摘要人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于股票走勢預(yù)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(luò)的自學(xué)習(xí)能力對其進(jìn)行分析，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系中找出其中的規(guī)律，然后模擬網(wǎng)絡(luò)輸出數(shù)據(jù)與輸入數(shù)據(jù)之間的函數(shù)關(guān)系，并將此函數(shù)用于對未來股票價格的

2、預(yù)測中。近年來，國內(nèi)外研究學(xué)者已經(jīng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立了多種預(yù)測模型對股票價格走勢進(jìn)行預(yù)測，并取得了顯著的研究成果。但綜觀目前的股票預(yù)測模型，大多是基于靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Wavelet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。然而，這些靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)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(yù)測模型在動態(tài)性方面的不足，以及輸入指標(biāo)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(luò)股票預(yù)測模型。該模型通過建立多