結合粗集的神經(jīng)網(wǎng)絡在股價預測中的研究與應用.pdf

1、股票市場是經(jīng)濟的“晴雨表”和“報警器”。因此,對股票價格預測的研究,對于投資者和政府來說,都具有重大的應用價值和理論意義。但是,由于股票市場的內部結構復雜,外部因素多變,如果僅僅利用傳統(tǒng)的預測工具進行股價預測,就越來越顯得力不從心。所以,總結抽象出隱藏在大量股票交易數(shù)據(jù)中的有用信息,使之真正成為可以利用的寶貴資源,就成為一個迫切需要解決的問題。基于此,本文主要從以下幾個方面進行了研究。 (1)選用粗集數(shù)據(jù)預處理的神經(jīng)網(wǎng)絡作為本研

2、究的解決方案。數(shù)據(jù)挖掘技術能從海量數(shù)據(jù)中找出有價值的信息。在比較了眾多的分類方法的基礎上,結合本文研究的主題,分析了神經(jīng)網(wǎng)絡和粗集的優(yōu)缺點后,將粗集作為神經(jīng)網(wǎng)絡的預處理的一個環(huán)節(jié),通過屬性約簡,消除樣本冗余和噪聲。神經(jīng)網(wǎng)絡采用改進的BP算法,收斂速度快,可跳過局部極小點。 (2)提出一種改進的粗集連續(xù)屬性離散化算法。為了更合理地使用技術指標,提高計算效率,尋求合理的連續(xù)屬性的離散化分割點,本文在已有算法的基礎上,基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計性質

3、啟發(fā)的信息熵,并滿足相容性指標,通過引入樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質作為啟發(fā)式知識,把原來的全局搜索變?yōu)榫植克阉鲉栴},提出了改進算法。 (3)設計開發(fā)股價預測系統(tǒng)。以本文采用的基于粗集預處理的神經(jīng)網(wǎng)絡方法為基礎,將其研究成果應用于股市實踐中,用該系統(tǒng)進行了股價預測實驗。并把本文采用的方法與BP網(wǎng)絡方法進行了計算效率與精確率兩方面對比分析。實驗結果表明在這兩方面本文采用的方法均優(yōu)于BP網(wǎng)絡方法。 本文的研究成果,為股票市場信息分析提