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1、傳統(tǒng)的方法已經(jīng)很難適應(yīng)當(dāng)前股票數(shù)據(jù)預(yù)測的時間序列分析問題。因為在進(jìn)行預(yù)測之前，一般認(rèn)為不需要嚴(yán)格的、精確的數(shù)學(xué)模型。同時，在這種預(yù)測分析中一個合理的時間序列描述往往是從大量的數(shù)據(jù)集中提取出來的。因此，本文引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行股票數(shù)據(jù)預(yù)測的時間序列分析。
本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與小波變換的股票預(yù)測模型。該模型中已處理和未處理的數(shù)據(jù)都可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，小波變換用于將大量的數(shù)據(jù)集分解為很多不同的系數(shù)和信號。這些
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