基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與主成分分析的組合預(yù)測(cè)研究.pdf

1、股票市場(chǎng)是與人們的生活、社會(huì)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)的金融市場(chǎng)，如何有效地分析和預(yù)測(cè)股市走勢(shì)一直是人們關(guān)注研究的問(wèn)題，現(xiàn)在已經(jīng)提出了很多理論方法和技術(shù)。在這些方法中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和處理信息的方法，高度并行、分布式存儲(chǔ)等特點(diǎn)，特別適合于處理不確定的模糊信息和要同時(shí)考慮許多因素條件的問(wèn)題，因此在股市分析中越來(lái)越受到人們的重視。 但是，對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題和高維輸入變量，直接用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，會(huì)帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的劇增，運(yùn)算時(shí)間的增

2、加，網(wǎng)絡(luò)的收斂性和泛化能力的降低；另一方面，由于預(yù)測(cè)因子之間的相關(guān)性，導(dǎo)致輸入信息重疊，也使得模型預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率降低，因此，應(yīng)對(duì)此類(lèi)樣本和眾多的預(yù)報(bào)因子進(jìn)行必要的處理。 本文針對(duì)股市中收盤(pán)價(jià)的預(yù)測(cè)問(wèn)題，首先用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)具有分散特性樣本進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)于分類(lèi)后的各個(gè)子類(lèi)，分別建立與之對(duì)應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型；為了進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的效率，對(duì)眾多的預(yù)報(bào)因子采用主成分分析的方法進(jìn)行降維處理。在實(shí)際預(yù)測(cè)時(shí)，要對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行判

3、別分類(lèi)，選擇對(duì)應(yīng)的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出。這樣，將SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、主成分分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，構(gòu)建了股市收盤(pán)價(jià)的實(shí)時(shí)組合預(yù)測(cè)模型。為了驗(yàn)證本文提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主成分分析的組合預(yù)測(cè)模型的有效性，建立以下三個(gè)模型： (1)對(duì)樣本不做任何處理，直接用于BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測(cè)試。 (2)在BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前，用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本分類(lèi)，然后針對(duì)每一個(gè)子類(lèi)分別建立BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。 (3)在BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前將樣本分類(lèi)后，并做