最优组合模型在证券市场预测中的应用研究

研究证券市场预测中的股票价格预测精度问题,股票价格受到政治、经济、投资者心理等多种因素影响,股票价格波动较大,系统具有非线性复杂变化规律,单一预测模型只能反映股票价格变化时段信息,预测精度比较低。为了提高股票价格预测精度,提出一种组合模型的股票价格预测方法。首先分别采用ARIMA、GM、RBF神经网络对股票价格进行预测,然后通过权重值获得最优组合预测模型进行股票价格预测。结果表明,组合预测模型提高了股票价格预测精度,降低了预测误差,克服了单一预测模型在股票价格预测中的缺陷,为股票价格等非线性系统准确性预测提供了参考依据。     

ARIMA和RBF神经网络相融合的股票价格预测研究

针对股票价格的突变性、非线性和随机性,单一预测方法仅能描述股票价格片断信息等缺陷,提出一种股票价格组合预测模型。采用自回归移动平均模型（ARIMA）对股票价格进行预测,捕捉股票价格线性变化趋势。采用RBF神经网络对非线性、随机变化规律进行预测。将两者结果组合得到股票价格预测结果。采用组合模型对包钢股份（600010）股票收盘价进行仿真实验,结果表明,相对于单一预测模型,组合预测模型更加全面、准确刻画了股票价格的变化规律,提高了股票价格预测精度。     

股票价格预测的建模与仿真研究

研究股票价格准确预测问题,由于股票价格数据具非线性、随机性等变化规律,同时股票市场与国内外经济政治变化有关,传统股票价格预测方法只能对其线性变化规律进行准确预测,无法反映股票价格非线性部分进行有效建模,导致股价预测精度不高。为了提高股票价格预测精度,提出了一种遗传优化BP神经网络的股票价格预测模型。充分利用BP神经网络良好的非线性映射能力,对股票价格变化规律进行建模,并通过遗传算法对BP神经网络模型参数进行优化,从而获最优股票价格最优预测模型。实验结果表明,相对于传统股票价格预测模型,遗传算法优化BP神经网络的股票价格预测模型拟合程度更好,预测精度更高,为股票价格预测提供了依据。     

CAR-BPNN在股票价格预测中的应用

研究股票价格准确预测问题,股票价格变化具有非线性、时变性,且含有噪声,单一或传统线性预测模型不能全面反映其变化规律,预测精度低,误差大。为了提高股票价格预测精度,提出一种组合的股票价格预测模型(CAR-BPNN)。首先采用主成分分析对股票价格数据进行预处理,消除噪声,然后采用CAR对线部分进行预测,BPNN对非线性部分进行预测。采用熵值法确定CAR和BPNN对预测结果进行组合,获得股票价格的最终预测结果。通过股票价格实际数据对CAR-BPNN进行测试,测试结果表明,CAR-BPNN充分利用两种模型的优点,比单一模型的预测精度更高,可以为股票价格精确预测提供依据。     

灰色神经网络在股票价格预测中的应用

研究股票价格预测问题,股票价格具非线性和不确定性变化规律。传统单一模型只能反映股票价格部分信息,预测精度不高。为了提高股票价格预测精度,在分析股票价格变化特征基础上,提出一种灰色神经网络的股票价格预测方法。首先采用GM(1,1)模型对股票价格进行预测,捕捉其线性、灰色变化规律,然后采用BP神经网络对GM(1,1)预测残差进行建模预测,捕捉其非线性和不确定性变化规律,最后两者结果相加得到股票价格最终预测结果。将灰色神经网络用于浦发银行(60000)股票收盘价为例预测,结果表明,相于传统预测模型,灰色神经网络提高了股票价格预测精度,更能全面挖掘股票价格变化规律,在股票价格预测中具有广泛的应用前景。     

灰色神经网络在股价预测中的应用研究

股票价格受多种因素的综合影响,具有趋势性、较大波动性和随机性等变化特点,单一模型难准确对其变化规律进行准确描述,将灰色理论和BP神经网络相结合构建一种股票价格组合预测模型。采用灰色GM（1,1）预测模型动态预测股票价格变化趋势,运用BP神经网络对灰色GM（1,1）模型预测结果进行修正,以提高股票价格预测精度。采用ST东北高（600003）股票价格对预测模型性能进行测试,结果表明,组合预测模型提高了股票价格的预测精度,更能挖掘股票价格变化规律。     

基于支持向量回归机的股票价格预测

研究股票价格预测问题,股票价格变化具有非线性、时变性,传统线性预测模型难以准确刻画股价变化规律,且非线性神经网络存在过拟合、局部最小等缺陷,预测精度比较低。为提高股票价格预测精度,提出一种基于粒子群优化支持向量机的股票价格预测模型。利用粒子群算法良好的寻优能力,对支持向量机参数进行优化,加快支持向量机学习速度,再采用非线性预测能力优异的支持向量机对股票价格进行预测。以南天信息股票价格对模型性能进行仿真,实验结果证明,支持向量机预测模型能全面反映股票价格变化的非线性的时变规律,获得更高预测精度,预测结果对股民实际操作具有较大的指导价值。     

基于组合预测模型的股票价格趋势预测

针对股票市场高度非线性的特点,单一预测模型很难描述出股票价格趋势的整体特征,提出了一种金融时序预测的组合预测模型。首先,利用自回归移动模型(ARIMA)对股票价格线性趋势进行预测。然后,利用回归支持向量机(SVR)模型对非线性随机变化规律进行预测。最后,采用模糊时变权重方式对两种模型进行结合,得到一种综合考虑股票价格线性和非线性的预测模型。仿真结果显示,组合预测模型取得了令人满意的效果。     

组合模型在机场旅客吞吐量预测中的应用

研究机场运输优化控制问题,机场旅客吞吐量受到政治、经济、节假日、票价和天气等多种因素影响,具有周期性和非线性变化特点,传统单一预测方法只能描述其部分变化规律,预测精度低。为了提高机场旅客吞吐量预测,将灰色模型和BP神经网络相结合,形成一种机场旅客吞吐量组合预测模型。首先组合预测模型利用灰色模型对线性变化部分进行预测,然后采用BP神经网络对非线性变化部分进行预测,并对预测误差进行补偿。仿真结果表明,组合模型,解决了单一预测模型存在的缺陷,提高了机场旅客吞吐量预测精度,为机场旅客吞吐量预测提供一种新的思路。     

网络流量的非线性组合预测模型应用研究

研究网络优化管理问题,网络流量具有趋势性、周期性和非线性,传统预测模型只能反映网络流量变化的片段信息,难以获得高精度的网络流量预测结果。为提高网络流量预测结果,提出一种非线性组合的网络流量预测模型。首先采用单一模型ARIMA、ARMA、GM(1,1)对网络流量各特征进行预测,然后将三种预测结果输入到支持向量机进行融合,得到网络流量的最终预测结果。仿真结果表明,与传统网络流量预测模型相比,改进的非线性组合预测模型能够较好的反映网络流量的复杂变化规律,从而提高了网络流量的预测精度。