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精神经网络及其在股市预测中的应用

谢海燕  
【摘要】: 粗糙集理论是一种较新的软计算方法。可以有效地分析和处理不明确和不完备的信息,该理论近年来日益受到国际学术界的重视,已经在模式识别、机器学习、决策支持、过程控制、预测建模等许多科学与工程领域得到成功的应用。 粗神经网络由粗神经元和传统神经元组成,每个粗神经元是由一对神经元构成,其上界称为上神经元,其下界称为下神经元。一般情况下,两个神经元使用四边联接,而一个粗神经元和普通神经元是用两边联接。传统的神经网络,每个神经元的输入和输出都是一个精确值,但在实际问题中,希望它们不全是一个值,有些是两个值或一个范围,而粗神经网络便可以解决这样的问题。近十年来,粗神经网络得到迅猛的发展,在众多领域得到广泛应用。 本文给出了三层前向粗神经网络,输入层由4个粗神经元和10个一般神经元组成,隐层和输出层分别由5个、1个粗神经元组成。网络的输入是上海股市七天内的相关数据,输出的是第八天上证指数的最高值和最低值。 本文同时给出了粗神经网络BP算法和用粗神经网络预测上证指数的程序。训练样本集的天数分别是37天,32天,27天和22天,预测样本集的天数分别是后5天,10天,15天和20天,预测的相对误差都小于3%。 计算结果表明,粗神经网络用于股市预测是可行的,结果也较准确。


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