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基于PSO优化混沌BP神经网络的股票指数预测模型研究

作　者: 翟曼
导　师: 李松
学　校: 河北大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 股指预测 混沌理论 BP神经网络 粒子群优化算法
分类号: F830.91
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 95次
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内容摘要


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分析方法,以帮助人们增加收益的同时适当的降低风险。股市高度复杂,它的变化规律有一定趋势性,但受政治、经济、心理等各种因素的影响,市场的变化规律仍然让人难以琢磨。传统的股票指数预测方法大都是基于数理统计的方法,共同点是先建立数据序列的主观模型,然后根据主观模型进行计算和预测,预测精度不能满足实际的要求。股票指数具有明显的混沌特征,许多学者对其混沌特性进行了深入研究,建立了多种基于混沌理论的股票指数预测模型。混沌BP神经网络模型是一种比较成功的股票指数预测模型,但该模型有易于陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点,因此,提高混沌BP神经网络模型的预测精度是股票指数预测方法研究的一个重要课题。首先建立了一个基于混沌理论的BP神经网络预测模型,将其应用于2种典型的非线性时间序列(Logistic混沌系统和Henon混沌系统)和实测上证综合指数时间序列进行了有效性验证,并给出了不同训练样本的预测值比较和结果分析。为进一步提高预测模型的预测准确性,提出了一种基于粒子群算法优化混沌BP神经网络的改进预测模型。该模型采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用粒子群算法优化混沌BP神经网络的权值和阂值,将改进预测模型应用到Logistic、Henon典型的混沌时间序列和实测上证综合指数的时间序列进行了有效性验证。结果表明,粒子群算法优化后的混沌BP神经网络预测模型,能够有效弥补BP神经网络的不足,改善BP神经网络易陷入局部最优的问题,在一定程度上达到了提高算法性能的目的。该模型对2种典型的非线性混沌时间序列和实测上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-15
  1.1 研究背景、目的及意义  10-11
    1.1.1 研究背景  10-11
    1.1.2 研究目的  11
    1.1.3 研究意义  11
  1.2 国内外研究动态和发展趋势  11-13
    1.2.1 股市预测的国外研究概况  11-12
    1.2.2 股市预测的国内研究概况  12-13
    1.2.3 发展趋势  13
  1.3 研究内容、方法和创新点  13-15
    1.3.1 研究内容  14
    1.3.2 研究方法  14
    1.3.3 创新点  14-15
第2章 混沌预测相关理论简介  15-22
  2.1 混沌预测理论  15-18
    2.1.1 混沌概述  15-16
    2.1.2 混沌时间序列概述  16
    2.1.3 相空间重构理论  16-17
    2.1.4 常用混沌时间序列预测方法简介  17-18
  2.2 BP神经网络理论  18-19
  2.3 粒子群优化算法  19-20
  2.4 2种典型的非线性系统简介  20-21
  2.5 本章小结  21-22
第3章 基于混沌理论的BP神经网络股指预测模型  22-36
  3.1 基本思路  22-23
  3.2 模型基本参数的确定  23-26
    3.2.1 实验数据的确定  23
    3.2.2 嵌入维数m和时间延迟τ的确定  23
    3.2.3 BP神经网络参数的确定  23-26
  3.3 数据归一化方法的确定  26
  3.4 模型的基本步骤  26-27
  3.5 仿真实验  27-31
    3.5.1 2种典型非线性系统的仿真实验  27-29
    3.5.2 实际股票指数的仿真实验  29-31
  3.6 结果分析  31-35
  3.7 本章小结  35-36
第4章 基于PSO优化混沌BP神经网络的股指预测模型  36-50
  4.1 基本思路  36-37
  4.2 模型基本参数的确定  37-39
    4.2.1 实验数据、嵌入维数和时间延迟的确定  38
    4.2.2 粒子群算法中参数的确定  38-39
  4.3 PSO优化混沌BP神经网络模型的基本步骤  39-40
  4.4 仿真实验  40-43
    4.4.1 2种典型非线性系统的仿真实验  40-42
    4.4.2 实际股票指数的仿真实验  42-43
  4.5 结果分析  43-49
  4.6 本章小结  49-50
第5章 结论与展望  50-52
  5.1 主要研究成果和结论  50
  5.2 展望  50-52
参考文献  52-55
致谢  55-56
攻读学位期间取得的科研成果  56

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