收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于改进小波神经网络的上证指数预测研究

郝杰  
【摘要】:随着股票市场投资活动的日益频繁,市场迫切需要一种有效的预测方法以帮助人们增加投资收益。股票市场是一个高度复杂的金融市场,其变化规律受到宏观与微观、政治与经济、国内与国外、行为与心理等各方面因素的影响,以致人们始终无法找到股市的“真正”变化规律。传统的应用于股票指数的预测方法多为统计回归预测法和时间序列预测法。统计回归方法是反应输入和输出变量之间的因果关系,但其中的变量需满足某些特定的统计假设;时间序列方法是基于时间序列的惯性推演,必须确知或假定序列的变化规律。由于上述两种方法所需的条件在实际情况中很难满足,所以这两种传统预测模型很难满足股市预测的要求。近些年来,以神经网络为代表的人工智能预测系统开始在股票指数的预测中得到应用并快速发展。但是,由于单一的智能预测方法都存在着这样、那样的缺陷与不足,以致预测效果总是受到一定程度的影响。因此,在应用智能技术建立预测模型时,人们开始将多种智能技术相互结合,以便相互补充与促进,从而达到更理想的预测效果。 鉴于小波神经网络(Wavelet NeuralNetwork, WNN)的优越性能使其在经济领域中的得到广泛应用,许多学者建立了基于小波神经网络的股票预测模型,其预测效果虽然比神经网络模型有所改进,但其学习算法局部收敛的缺陷依然存在。为此,本研究采用细菌觅食优化算法(Bacterial Foraging Optimization, BFO)和自适应惯性权重的粒子群优化算法(AdaptiveInertia Weight Particle Swarm Optimization,AIW-PSO)进一步优化小波神经网络。方法是用这两种优化算法充当小波神经网络的学习算法,从而为小波神经网络提供更好的网络权值和小波基函数平移系数及伸缩系数,使整个网络更加合理,泛化能力和搜索能力更强,预测性能更优。随后建立了基于上证指数数据样本的改进小波神经网络的预测模型,并将它们的预测结果与BP神经网络预测模型、小波神经网络预测模型和BFO-BP神经网络预测模型三种现有模型比较,其结果表明改进后的BFO-WNN与AIW-PSO小波神经网络模型的预测效果显著优于现有三种预测模型。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 文成林,王雪,侯玉华;自回归过程的小波神经网络逼近算法[J];河南大学学报(自然科学版);2000年01期
2 万建,徐德民,贺昱曜;一种小波神经网络结构及其学习算法研究[J];系统工程与电子技术;2002年03期
3 任少龙,钟秋海,严承华;小波神经网络在装备研制费预测与控制中的应用[J];海军工程大学学报;2002年05期
4 李跃华,张胜,高敦堂,李兴国;基于小波神经网络的毫米波雷达目标距离像识别(英文)[J];红外与毫米波学报;2002年01期
5 董杰,马壮,吴云,李嘉林;遗传小波神经网络在飞机加油管路设计中的应用[J];机械科学与技术;2002年S1期
6 赵学智,邹春华,陈统坚,叶邦彦,彭永红;小波神经网络的参数初始化研究[J];华南理工大学学报(自然科学版);2003年02期
7 杨春玲,杨茂华,胡艳,戴景民;小波神经网络在多波长辐射测温中的应用[J];计量学报;2003年04期
8 李益国,沈炯,吕震中;一种新的小波神经网络结构优化设计方法[J];控制理论与应用;2003年03期
9 盛景泉,付梦印,刘永信;采用小波神经网络的捷联惯导系统静基座快速初始对准[J];内蒙古大学学报(自然科学版);2003年04期
10 向小东;小波神经网络预测方法及其应用[J];统计与决策;2003年07期
11 谢平;一种用于故障诊断的演化小波神经网络[J];系统工程与电子技术;2003年06期
12 张治国,孙德波,伞冶;小波神经网络建模研究[J];计算机测量与控制;2003年02期
13 李卫斌;刘芳;焦李成;;小波神经网络的构造[J];模式识别与人工智能;2003年04期
14 李换琴,李晓华,万百五;用于大工业过程建模的新型小波神经网络结构[J];系统工程与电子技术;2004年07期
15 肖胜中,张新政;时滞小波神经网络的稳定性分析[J];广西大学学报(自然科学版);2004年02期
16 姚洪兴,吴越;多变量经济混沌时序的小波神经网络预测[J];江苏大学学报(自然科学版);2004年04期
17 张登峰,廉士国,王执铨,胡寿松;一种小波神经网络的优化构造及其应用[J];兵工学报;2004年04期
18 曹阳,袁旭峰,高轶群;小波神经网络及其在化工中应用的研究[J];贵州工业大学学报(自然科学版);2004年04期
19 程启明,王勇浩;基于小波神经网络的控制方法及其应用研究[J];工业仪表与自动化装置;2004年05期
20 马光;共轭梯度法训练小波神经网络[J];信息技术;2004年09期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 胡博;陶文华;崔博;白一彤;尹旭;;基于小波神经网络的异步电机故障诊断[A];2009中国控制与决策会议论文集(2)[C];2009年
2 何正友;钱清泉;;一种改进小波神经网络模型在电力故障信号识别中的应用[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
3 鲁艳军;陈汉新;陈绪兵;;基于小波神经网络的齿轮裂纹故障诊断[A];节能减排 绿色制造 智能制造——低碳经济下高技术制造产业与智能制造发展论坛论文集[C];2010年
4 董健;尹萌;张辉;;小波神经网络结合多项式的混合预测方法在通信规划中的应用[A];2011全国无线及移动通信学术大会论文集[C];2011年
5 谢建宏;张为公;;复合材料疲劳剩余寿命预测的动态小波神经网络方法[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
6 陈建秋;张新政;;基于小波神经网络的水质预测应用研究[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
7 孙正贵;;小波神经网络的高效学习算法及应用研究[A];中南六省(区)自动化学会第24届学术年会会议论文集[C];2006年
8 黄敏;朱启兵;崔宝同;;基于小波神经网络的轧机特性回归[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
9 周绍磊;张文广;李新;;一种基于改进遗传算法的小波神经网络[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
10 杜青;刘剑飞;刘娟;乔延华;;基于小波神经网络的模拟调制信号自动识别[A];2007通信理论与技术新发展——第十二届全国青年通信学术会议论文集(下册)[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 侯霞;小波神经网络若干关键问题研究[D];南京航空航天大学;2006年
2 章文俊;小波神经网络算法及其船舶运动控制应用研究[D];大连海事大学;2014年
3 高协平;小波参数化与小波神经网络研究[D];湖南大学;2003年
4 宋清昆;自适应结构优化神经网络控制研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
5 李永红;广义小波神经网络实现雷达相关滤波的研究[D];大连海事大学;2000年
6 银俊成;量子信道与量子小波神经网络相关问题研究[D];陕西师范大学;2013年
7 李文军;多小波和小波神经网络构造及其在电弧故障诊断中的应用研究[D];吉林大学;2008年
8 刘守生;遗传算法与小波神经网络中若干问题的研究[D];南京航空航天大学;2005年
9 黄同成;基于小波神经网络理论的VOCR与HOCR技术研究[D];上海大学;2008年
10 蔡振禹;基于粗集—小波神经网络的煤炭企业管理研究[D];天津大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 谭杰;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断研究[D];湖南大学;2008年
2 李进如;基于改进小波神经网络的故障识别方法研究[D];华北电力大学(北京);2008年
3 王鹏;小波神经网络及其在环境系统建模中的应用[D];哈尔滨工业大学;2007年
4 杨崴崴;小波神经网络在汽轮发电机组故障预测中的应用[D];浙江大学;2008年
5 吴筝;基于小波神经网络的混合气体测试系统研究[D];华中科技大学;2007年
6 李逊;基于小波神经网络的系统边际电价预测[D];华中科技大学;2007年
7 黄晓莉;基于小波神经网络的人脸识别[D];四川理工学院;2007年
8 黄媛;改进的小波神经网络在旋转机械故障诊断中的应用研究[D];武汉理工大学;2009年
9 郑令;基于小波神经网络的机械故障诊断方法的研究[D];大连交通大学;2009年
10 孙丽娟;基于遗传算法的小波神经网络短时交通流预测[D];山东科技大学;2009年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978