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基于神经网络和模式匹配的股票预测研究
引用本文:林倩瑜,冯少荣,张东站.基于神经网络和模式匹配的股票预测研究[J].微机发展,2010(5):17-20,25.
作者姓名:林倩瑜  冯少荣  张东站
作者单位:厦门大学计算机科学系;
基金项目:国家自然科学基金(50604012)
摘    要:BP神经网络是分析股票数据最流行的工具之一。近期对模式匹配算法的研究表明模式匹配简化了股票趋势预测的复杂度并为股票市场预测提供了一种简单有效的方法。文中分别阐述了BP神经网络和模式匹配识别的原理,并提出将两种算法相结合,建立一个基于BP神经网络和模式匹配识别的股票市场分析和预测系统。这个系统克服了神经网络预测系统目标函数存在局部最小和模式匹配识别预测系统缺少股票价格自身变化特性的缺点,具有两种算法在股票预测应用方面的优势。通过对泰山石油的股价进行分析来测试这个系统。实验结果表明此方法不仅收敛速度快、预测精度高,而且易于操作,具有一定应用价值。

关 键 词:股票  预测  反向传播神经网络  模式匹配  非线性

Stock Market Forecasting Research Based on Neural Network and Pattern Matching
LIN Qian-yu,FENG Shao-rong,ZHANG Dong-zhan.Stock Market Forecasting Research Based on Neural Network and Pattern Matching[J].Microcomputer Development,2010(5):17-20,25.
Authors:LIN Qian-yu  FENG Shao-rong  ZHANG Dong-zhan
Affiliation:LIN Qian-yu,FENG Shao-rong,ZHANG Dong-zhan (Dept.of Computer Science,Xiamen University,Xiamen 361005,China)
Abstract:BP Neural Networks is one of the most popular tools in the analysis of stock data.Recent research activities in Pattern Matching indicate that Pattern Matching just simplify the complexity of stock trend prediction and provide a simple but effective way for the stock market prediction.This paper analyses the theory of BP Neural Networks and Pattern Matching,proposes a method for combining these two algorithms to establish a stock market forecasting system based on BP Neural Networks and Pattern Matching.Thi...
Keywords:stock  forecasting  back propagation neural networks  pattern matching  nonlinear  
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