试析bp神经网络模型在股票价格预测中的研究

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1、青岛理工大学硕士学位论文BP神经网络模型在股票价格预测中的研究姓名：王相军申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：王日宏201012青岛理工大学工学硕士学位论文摘要。随着经济的发展和人们投资意识的增强，股票投资已成为众多家庭及个人理财的一种重要方式，决定一个家庭的财产收入。然而，股票市场具有高风险与高收益并存的特性，如何建立一个运算速度和精确度都比较高股市预测模型，对于投资者具有理论意义和实际应用价值。·本文在比较各种股票预测方法的基础上，就应用神经网络技术来预测股价，提供股票操作支持的这一课题进行了深入的探索和研究。针对BP算法在股市预测中存在的学习速度慢、容易陷入局部极小值、

2、预测结果精度不高等问题，提出一种改进的BP神经网络算法。通过附加动量项、采取自适应学习率措施等方法，加快了BP网络的收敛速度。BP神经网络训练样本的选取对网络的泛化能力有较大的影响，怎样从复杂的样本数据中选取合适训练样本是一个难点。本文运用技术分析法选取了技术图形中的“矩形"类型的股票数据，作为BP神经网络的训练样本数据。该方法进一步提高了网络的泛化能力和模型预测精度。根据BP神经网络进行股市预测的原理，建立基于BP神经网络的股市预测模型，采取改进后的BP算法进行股市预测，并通过MATLAB软件对其预测过程进行仿真实验。并以000698的股票价格为例，对所建立的预测模型进行训练，并用训练

3、好的BP神经网络股市预测模型来预测其股票数据，达到了预测效果。关键词：股票价格，神经网络，股票预测，技术分析，BP算法青岛理工大学工学硕士学位论文AbstractWiththeeconomicgrowthandtheconversionofpeople’Sinvestmentconsciousness，stockhasbecomeanimportantpartofpeople’Slifeinmodemtime．Thestockinvestmenthasbecomeaimportantwayofthenumerousfamiliesandtheindividualmanagingfinan

4、ces，whichdecidesafamilypropertyincome．Theproceedsofstockinvestmentalwaysequaltherisk．Soestablishingastockforecastingmodel，whichhashigheroperationrateandprecision，hastheoreticalsignificanceandapplicablevalue．Thisdissertationcomparesvariousstockforecastingmethods．Provideoperationalsupporttothestock

5、thistopicconductedin-depthexplorationandresearchisproposedinthepaper．BasedonstudyingtheseexistingproblemsofBPalgorithmsinstockforecasting，includingtheslowlearningspeed，localminimumandthelowprediction，animprovedBPneuralnetworkalgorithmispresented．Thisalgorithmenhancestheconvergencespeedbyusingaddi

6、tionalmomentumitemandtakingauto—adaptedstudyratemeasure．TheselectionoftheBPneuralnetworktrainingsamplehasthetremendousinfluencetothenetworkpan—ability,howtoselecttheappropriatetrainingsamplefromthecomplexsampleddataisadifficultquestion．Thismethodfurtherenhancethenetworkpan—abilityandtheforecastpr

7、ecision．AccordingtotheprincipleofstockpredictionbasedonBPnetwork，thepredictionmodelofstockhasbeenestablished．ThestockispredictedbyadoptingimprovedBPalgorithmandsimulationexperimentsareconductedthroughMATLAB．Atlasttakin