基于神经网络的移动证券数据挖掘研究

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1、StudyonMobileStockDataMiningBasedonNeuralNetworksCandidateGuXinjunSupervisorProfessorLiShucheng,AssociateProfessorFuChangjianCollegeBusinessSchoolProgramManagementScienceandEngineeringSpecializationManagementInformationandInformationSystemDegreeMasterofManagementScienceUniversityXiangTanUniver

2、sityDate2009-4-28湘潭大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湘潭大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可

3、以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要计算模式经过两代发展，当前正迈向普适计算模式。在普适计算模式下，计算机以人为中心，各种计算资源通过普适网络被整合在一起，为用户提供个性化服务，广泛使用的无线通讯网络正是这样一种普适网络。移动通讯技术的进步促使3G无线通讯时代的来临，无线通讯速率获得极大提高，服务覆盖区域不断扩大。3G直接带来的影响是它将为人们提供一个使用移动设备快速、便捷地接入互联网络的方式，使面向移动终端提供应用和服务的信息源日渐丰富。通过移动应用程序、短信功能和WAP应用，人们已经能够获

4、取大量的信息，同时通过手机还可以实现网络游戏、新闻订阅、金融数据获取、无线支付以及其它个性化的应用。在3G时代，如何通过移动终端获取信息资源，并且从这些资源中发掘出更多的知识将是我们取得信息优势最为快捷的方法。证券市场是一个庞大且复杂的系统，表现出随机游走的模型特征，正是这种不确定性的因素才引发许多研究者对其进行研究的兴趣。本文的研究思路是以普适计算和3G无线通讯网络的发展为背景，运用移动数据挖掘的思想和神经网络算法对证券市场数据进行分析研究，通过采用面向对象的编程思想，使用J2ME语言在手机这种便携式普适设备实现神经网络算法。本课题研究的主要目的在于通过运用神经网络模型揭示指数和

5、价格的运行模式特征，提出可行性模型及其程序算法。本研究在算法、载体资源、模型构建等方面均具有挑战性。为达到研究目标，在研究过程中对普适计算理论、移动数据挖掘理论、神经网络理论和计算机理论进行了综合运用，采用了广义回归神经网络和概率神经网络建立模型并运用J2ME编程语言实现了两种神经网络算法。首先，通过对问题进行定义，从国内证券市场行情数据库中提取了相关研究数据集，在数据处理过程中，分别采用了插值计算、归一化和反归一化、标准化、主成分分析等方法对数据进行处理。其次，在神经网络模型的选取和构建上进行较为深入的分析，为达到实时预测的性能，利用了广义回归神经网络和概率神经网络模型的实时学习

6、能力建立证券分析模型，对市场指数、涨跌模式和财务状况进行预测和分析。最后，根据研究分析和实验仿真的结果，采用面向对象编程的思想，建立了广义回归神经网络和概率神经网络模型，实现了神经网络模型在移动终端上的应用，对投资决策起到了一定的参考作用。关键词：普适计算；证券数据挖掘；神经网络；J2ME；移动证券信息系统IAbstractThecomputingmodelisevolvingtotheubiquitouscomputingwithtwogenerationsdevelopment.Undertheubiquitouscomputingmodel,humaniscenteredby

7、thecomputersandvariouscomputingsourcesareintegratedthroughtheubiquitousnetworktoprovidepersonalizedservices.Theprevailingwirelesscommunicationnetworkistheverykindofubiquitousnetwork.Thedevelopmentofcommunicationtechnologiesbringsacoming