基于小波变换与MOBP的股价预测

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１前言
金融专家称，０６年是中国股市的 “ 牛年” 一路狂飙，２０疯，
如自适应ＢＰ神经网络川以及基于ＰＯ算法的ＢＳＰ神经网络（Ｓ — Ｐｍ，ＰＯＢ）等这些方法都不同程度地提高了ＢＰ神经网络的收敛速度和收敛精度，从而增强了ＢＰ神经网络在数据规模较
Ｅ—ｍａｌｌｎｈ６＠１３．ｏｉ：ｉｚｉ２５６ｃｒｎ
ＬＩＮＺｈ－ｏｇｔｋｐｉｅｂｓｄｉｙｎ。ｉｑａｇ，ｅ．ｒｃｓｉｏｓｏｅｒｃａｅｏｗａｅｅｔａｓｏｍａＭＯＢｎｎｖｌｔｒｎｆｒｎｄＰ・
确度有明显的提高。
关键词：波变换；小改进动量ＢＰ神经网络（Ｂ）预测；ＭＯＰ；股价
Ｄ：０３７／ｉｎ１０ — ３１０８１．６文章编号：０２８３（０８１— ２５０文献标识码：中图分类号：Ｐ８；Ｐ９ＯＩ１．８．ｓ．２８３．０．６６７ｊｓ０２０１０ — ３１２０）６０１— ３ＡＴ１３Ｔ３１
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ：ｗａｅｅｔａｓｏ；ＯＢＰ；ｏｅａｔｓｏｐｃｖｌｔｒｎｆｒＭｍｆｒｃｓ；ｔｋｅｒｅｉ
摘要：出了一种基于小波变换与改进动量Ｂ提Ｐ神经网络（Ｂ）ＭＯＰ的股价预测方法。将股票价格所构成的非平稳时间序列小波分解，建立基于优化权值的改进动量ＢＰ神经网络（Ｂ）测模型，ＭＯＰ预对分解得到的近似部分与各细节部分分别进行训练，结合各部分的预测结果，可以得到原始序列的预测值。实验结果表明，这种方法预测效果较为理想，且相对于传统的ＢＰ神经网络预测的准
ｔｅｂｕｌｔｅｏｅａｔｍｏｌｎｈｎｉｄｈｆｒｃｓｉｎｇｄｅｏＭＯＢＰ，ａｒｏｔｈｅｒｉｎｇｆＯＢＰ．ｅｃｒｙｕｔｔａｎｉｏＭＴｈｐｒｄｉｔｏｏｔｏｇｎａｓｒｅｃｎｅｂｔｉｄｅｃｉｎｆｈｅｒｉｌｅｓａｂｏａｎｅｉｉｂｙｈｅｙｔｅｉｏｅｉｔｏｔｓｎｈｓｓｆｐｒｄｃｉｎｒｓｔｅｃｓｒｅ．ｅｘｒｍｅｎｒｓｌｓｈｗｔｔｈｆｒｃｓｉｇｅｕｌｏｆａｈｅｓＴｈｅｐｅｉｉｔｅｕｔｓｏｈａｔｅｏｅａｔｎｐｅｏｍａｃｅｎｈｉｍｅｈｏｆｒｒｎｏｔｓｔｄ
ＬＮＩＺｈｉｙｎＺＨＡＮＧＷｅ－ｑａｇ， — ｏｇ，ｉｉｎＸＵＣｈｎｅ
深圳大学智能计算科学研究所，广东深圳５８６１００
ＩｓｉｔｆＩｔｌｇｎｏｕｉｇＳｉｎｅＳｅｚｅｉｅｓｔＳｅｚｅＧｕｎｄｎ００，ｉａｎｔｕｅｏｎｅｌｅｔＣｍｐｔｃｅｃ，ｈｎｈｎＵｎｖｒｉｔｉｎｙ，ｈｎｈｎ，ａｇｏｇ５６Ｃｈｎ１８
ＣｍｐｔｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｉａｉｎ。０８４（６：１ — １．ｏｕｅｎｉｅｒｎｐｌｔｓ２０，４１）２５２７ｎｃｏ
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维普资讯
ＣｍｕｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｉａｏｓ计算机工程与应用ｏｐｔｎｉｅｒｎｐｌｔｎｅｎｃｉ
２０，４１）０８４（６
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基于小波变换与ＭＯＢＰ的股价预测
林志勇，张维强，徐晨
为庞大的工作中的应用，如股票价格的预测等。．