基于bp人工神经网络的股票数据挖掘的设计与实现

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1、指导教师：副导师：飞，．786686华南理工大学工程硕士学位论文基于BP人工神经网络的股票数据挖掘的设计与实现戴慰左链逦副教援坐直理工太堂让箕扭筮鲑堂喧垒洼高级工捏垭[丕笪蒸动堡瞳信：盈虫!坠申请学位级别：王程亟±专业名称：塑仕王程论文提交日期：2005．5．28学位授予单位和日期：垡南理工太堂答辩委员会主席：盐扈俭熬援论文评阅人：旦霭地副熬援奎伯基数援筮直工答辩委员：周霭翅副麴援三握主副麴撞奎勤副熬援拯堑章直工答辩委员会秘书：遇玉翅摘要股票市场以其高风险、高收益的特点吸引了广大的投资者，投资者希望能够对股市指数和股票价格进行预测。数据挖掘能从大量的、有噪声的、模糊的股票交易数据中，提取隐含在

2、其中的事先不知道的有用的信息和知识。在数据挖掘中常常采用神经网络方法，由于神经网络具有并行处理、自适应自组织、联想记忆及容错和健壮性等特点，能够探测出数据集合的非线性关系。通过对股票预测领域的分析与研究，表明运用人工神经网络具有对股票数据进行预测，具有坚实的理论基础与良好的技术可行性。论文在探讨了股票交易数据中含有大量噪声数据的原因，总结多种股票预测分析技术与方法，深入分析对数据挖掘、神经网络的理论与相关算法的，提出基于BP人工神经网络实现对股票交易数据的数据挖掘方案，并详细介绍了对股票价格预测软件的设计方法与实现技术。在数据库设计中，运用了数据仓库原理与方法设计数据仓库，并将110多万条股票

3、交易数据存储在数据仓库中，数据仓库的设计有利于对股票进一步的分析与处理。在知识发现的过程中，按照数据挖掘过程与方法，经过数据采集、数据抽取、数据整合，数据预处理获得可用的需要分析的股票数据集。通过运用BP人工神经网络技术对股票数据集进行数据挖掘，通过对历史股票交易数据变化规律的学习，发现蕴涵在股票交易数据中的知识模式，进而预测未来股票的交易价格。在软件技术实现中，根据人工神经的理论的原理，应用MATLAB运行时服务器与MATLAB人工神经网络工具箱技术，开发基于BP神经网络的股票数据挖掘软件，运用该软件分别对金融、地产、钢铁和化纤行业中的随机选择的24支股票的477个股票交易日股票数据做为训练

4、和预测，分别对股票交易价格、股票的五13移动平均线2项指标进行预测。通过对预测值与实际数据的对比与分析，实践证明该软件具有预测的效果理想并有良好的实用价值，可做为辅助股票交易决策的工具。论文从技术上着重阐述：(1)基于COM技术对MATLAB运行时服务器的封装；(2)应用程序与MATLAB运行时服务器的参数传递与数据交换封装；(3)基于MATLAB人工神经网络工具箱的BP神经网络的设计与实现。关键词：神经网络，数据挖掘，股票，MATLAB华南理工大学硕士学位论文ABSTltAcTStockmarketatlxactmanyinvestorbecauSeithashighventureandgo

5、odrespoM,andanotherinvestorhopegetfutureindexandpriceaboutstock．DataMiningcangetuseinformationandknowledgefromstockexchangedams，whichhaslotsofnoiseorfusioninfo，Neuralnetworkisnormaluseindatamining，becauseneuralnetworkhasparallelmethod，automaticorganize，associationmemoryorstronger,atthesametime，neura

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7、and，steelandchemical．Use2004yearand2005yearwhichincludes477exchangedateastrainingandforcastingobject．Fromtestresult,forcastresultisperfect．Thesoftwarehasgoodusevalues．Inrealizetechnology,datawarehouse