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    将径向基神经网络应用于股票预测以中国国航的股票收盘价为研究对象进行仿真实验达到了良好的预测效果说明此方法有很好的应用和推广能力。

    关键词径向基神经网络股票市场预测

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    径向基神经网络及算法研究

    径向基神经网络方法是以函数逼近理论为基础构造的一种单隐层的三层前馈网络输入层由信号源结点组成输入层节点只传递输入信号到隐含层隐含层中的隐单元的变换函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数一般由高斯函数构成输出层将其假设只有一个隐单元一般是简单的线性函数。不妨假设输入层、隐含层、输出层神经元个数为假设输入样本向量记为输出样本向量记为基函数一般选用高斯函数当网络输入训练样本时网络实际输出。本文采用神经网络自适应算法对网络进行训练不断调解参数以便达到最佳的逼近效果。最终得到最优的预测值。

    仿真实验

    为达到更好的预测效果选取正常运作情况下即没有或者少有暴涨和暴跌等不稳定现象的样本数据。样本数据取自中国国航(股票代码)从年月日年月日的股票收盘价用其部分数据段长度设为作为实验数据。获得样本数据向量后为满足网络对输入输出的要求在训练前需要对数据进行线性归一化新万博体育登陆,新万博体育客服,新万博体育官方客服处理即经处理后所有数据取值均在之间。本文通过前个时刻的值预测后个时刻的值下表给出了具体的数据划分方法。

    不妨令为为进行实验。实验过程及预测效果如下图。图为中国国航年月至年月日期间的个交易日的收盘价的仿真误差曲线图、分别为预测个点和个点的拟合曲线并将预测的第个到个交易日的收盘价共个数据与实际值作比较以及误差如表。

    图、分别为截选个个数据的拟合曲线图

    结语

    本文分别选取数据段长度为明显可以看出样本向量越长预测效果越不理想并且同一数据段长度中预测点数越少数据越逼近真实值所以利用径向基神经网络预测股票短期价格趋势能达到较好效果同时得出运用滚动预测比单步预测要好。本文用的滚动窗口只是预测一个数值可以预测多个并对比实验结果是本文进一步研究的内容。本文只是选取股票的收盘价这一种数据类型股票的开盘价、最高价、最低价数据的处理是类似的。股票价格还受其他因素的影响比如量比每股收益、换手率、等会将继续扩大样本数据作为本文的改进研究。

    参考文献

    []王京宝径向基函数网络在股市预测中的应用科技信息

    []王上飞周佩玲等径向基神经网络在股市预测中的应用预测

    []冯学军赵琴径向基神经网络在股市预测中的应用安庆师范学院学报

    []闻新神经网络应用设计科学出版社




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