计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2009年
23期
5496-5498
,共3页
小波%神经网络%预测模型%股票%时间序列
小波%神經網絡%預測模型%股票%時間序列
소파%신경망락%예측모형%고표%시간서렬
wavelet%neural network%prediction model%stock%time series
针对股票价格构成的时间序列具有随机性与偶然性,传统的单一模型很难满足建模要求的问题,提出一种基于小波和神经网络相结合的股票预测模型.将股票价格进行小波分解成尺度不同的分层数据,分别利用Elman神经网络预测各层数据,将各层的预测结果使用BP神经网络合成最终预测结果.通过实际的股票价格对该模型进行验证,结果表明,该组合模型具有较高的预测效果,可以提高股票价格预测的准确率.
針對股票價格構成的時間序列具有隨機性與偶然性,傳統的單一模型很難滿足建模要求的問題,提齣一種基于小波和神經網絡相結閤的股票預測模型.將股票價格進行小波分解成呎度不同的分層數據,分彆利用Elman神經網絡預測各層數據,將各層的預測結果使用BP神經網絡閤成最終預測結果.通過實際的股票價格對該模型進行驗證,結果錶明,該組閤模型具有較高的預測效果,可以提高股票價格預測的準確率.
침대고표개격구성적시간서렬구유수궤성여우연성,전통적단일모형흔난만족건모요구적문제,제출일충기우소파화신경망락상결합적고표예측모형.장고표개격진행소파분해성척도불동적분층수거,분별이용Elman신경망락예측각층수거,장각층적예측결과사용BP신경망락합성최종예측결과.통과실제적고표개격대해모형진행험증,결과표명,해조합모형구유교고적예측효과,가이제고고표개격예측적준학솔.
