基于RBF神经网络的股票市场预测
基于神经网络的股票多时间尺度预测研究
基于神经网络的股票多时间尺度预测研究股票预测一直是市场研究者和从业者热衷的话题。
过去，股票预测是基于人工分析和图表模式研究，但是现代技术的进步已经让机器学习和人工智能进入了这个领域。
其中，基于神经网络的股票多时间尺度预测研究是非常有前景的一种方法。
神经网络是一种机器学习技术，通过模拟人类大脑中神经元之间的连接来解决问题。
在股票预测中，神经网络模型可以学习从历史数据中提取的特征，然后根据这些特征预测未来股价的走向。
多时间尺度预测是基于从不同的时间间隔中提取的特征来预测股票价格的走向。
这个方法的好处是它能捕捉到股票价格的长期趋势和短期波动。
神经网络多时间尺度预测模型的表现也是非常不错的。
一些学者已经尝试使用神经网络多时间尺度预测模型在股票市场上进行投资，并且获得了不错的回报。
在神经网络多时间尺度预测模型的训练过程中，首先需要准备好历史股票价格的数据。
这些数据包括了公司的财务报表，分析师的报告，以及市场上其他重要的信息，例如经济指标和政治事件等。
然后，我们需要使用时间序列模型来对股票价格进行建模。
时间序列模型可以帮助我们理解和掌握股票价格在不同时点的变化趋势。
最后，我们需要使用神经网络模型来对数据进行拟合和预测。
神经网络模型的拟合是一个迭代过程。
我们首先将历史数据输入到模型中进行训练。
然后，我们会用经过训练的模型对一部分数据进行测试，看看模型的预测准确性如何。
如果模型的预测误差较大，我们需要调整模型参数进行重新训练，直到我们获得一个令人满意的结果。
神经网络多时间尺度预测模型还需要进行超参数调整。
这些超参数可以影响模型的性能和准确性，例如网络的层数、隐藏层的节点数和学习率等。
我们需要使用交叉验证等技术对这些超参数进行调整以获得最佳的模型性能。
另外，建立一个神经网络的多时间尺度预测模型也需要对其应用未来数据进行验证。
验证的方法是将未来数据输入到模型中进行测试，看看模型在未知数据上的预测准确性。
如果模型在未知数据上的表现仍然不错，我们可以相信这个模型是可信的，可以用于预测未来的股票价格。
基于RBF神经网络对价值投资理念在中国股票市场的有效性研究
＊
表 １ １列 出真 实 值 和预 测 值 以及 预 测 的 相对 误 差 （ 真 实 — （ 值 一 测 值 ）真 实 值 ）： 表 １ 预 ／
—
１预 测 结 果
预测 值
８５２ ９ ． １
序号
１
真实 值
８４ ．９
相 对误 差
ＯＯ３ ９ ． １
２
３ ４ ５ ６ ７ ８
８６６ ４ ． ７ ８７０ ． ９１ ８６５ｌ ． １
能性 。然后 建 立 模 糊神 经 网 络模 型 并 用 于股 票 价 格 的预 测 ， 运
用 相 关 分 析 在 剔 除 了 与 预 测 指 标 相 关 性 较 小 的 指 标 ．简 化 了
９
１ ０ ｌｌ １ ２ ｌ ３
８２ ．２
８２ ．３ ８３ －９ ８．５ ６ ８７ ．
神 经 网 络是 一 种 很 好 的 时 间序 列 预 测 方 法 。 神 经 网 络具 有 逼 近 任 意 复 杂 连 续 函 数 关 系 的 能 力 ， 而 这 些 能 力 正 是 传 统 方法 所 不 具有 的 。 文 把模 糊 逻 辑 和神 经 网络 相 结 合起 来 ， 本 首 先 介 绍 了模 糊 系 统 和 神 经 网络 的基 本 知 识 以及 二 者 结 合 的可
作 为 分 析 工 具 ． 通 过 对 这 几 家公 司 的 主 要 财 务 指 标 与 财 务 指 标
关 键词 ： 值 投 资 ； 类 分 析 ；Ｏ Ｆ神 经 网络 价 聚 Ｐ３
１ ．引 言
随着 我 国股票 市场 的不 断发 展 ．越 来越 多 的投资 理 念充斥 着市 场 ， 为投 资者 进行 投资 决策 的依 据 ， 其 中的许 多投 资 理 成 但
基于菌群RBF神经网络的股票价格预测
股票市 场是 一个 非线 性动 力 系统 。由于 股票 市场受 很 多 因素 影 响 ， 国家 政 策 、 价 指数 、 资者 的 心 如 物 投 理变 化 、 银行 的利率 、 汇率 等 ， 以股 票 的价格 会上 下 波动 ， 现 出一 个 非线 性 时 间 序列 。传 统 的统 计 方法 ， 所 呈
效果 较好 ， 且在训 练 时间方 面要 明显优 于传 统 的 Ｒ Ｆ神经 网络 。 而 Ｂ
１ 径 向基 函数 神 经 网络
径 向基 函数神 经 网络 （ Ｆ ＲＢ ＮＮ）４由于具有 非 线性逼 近 能力强 ， 【 ］ 网络结 构 简单 ， 习速度 快等 优 点 ， 学 因而
被广 泛应 用于 函数 逼近 ， 模式 识别 ， 预测 和控 制等 领域 。ＲＢ ＮＮ 属于 ３ 网络结 构 ， 别 是输 入 层 ， Ｆ 层 分 隐层 和 输 出层 。其 中输入 层到 隐层 是非 线性 映射 ， 通过 隐单元 实 现 ； 层 到输 出层 是 线 性 映射 ， 隐 即为 隐 单 元输 出值 的加 权 和 。理 论上 ， 要隐层 中有 足够 的径 向基 神经元 ， 向基 函数 网络 就可 以逼 近任 何非 线性 函数 。因为 只 径 股票 的价 格是 一个 一维 的序列 ， 以输 出层 只有一 个 神经元 。 所
基于RBF神经网络的股票预测理论探讨
基 于 Ｒ Ｆ神经 网络 的股票预测模型 的建 Ｂ 立是实 现股票预测关键之处 。它的信度与效度 将受到实践的检验。 针对实际应用背景 ， 的 股票 历史数据 ， 构建适 合股票价格预测 的 Ｒ Ｆ Ｂ 神经 网络模 型和实现技术。研究具有较高学习效率 和稳定性 的人工神经网络学 习算法。通过对某 股票价格 的预测结果与实际值 的比较 ，说明应 ２基 于 Ｒ Ｆ神 经 网 络 预 测 股 票 的 基 本 原 用 Ｒ Ｆ神 经网络进行 股票预测 的有效性和 在 Ｂ Ｂ 理 实际中的应用价值。 １ ８ 年， ｏ ｅ 提 出了多变量插值的径 向 ９５ Ｐｗｌ ｌ 参 考 文 献 神 Ｍ１ 西安 ： 电子科技 大学 基 函 数 （ ａ ｉ —Ｂ ｓ Ｆ ｎｔ ｎ Ｒ Ｆ Ｒ ｄａ ｌ ｉ ｕ ｃｉ ， Ｂ ）方 法 。 …侯媛 彬等． 经网络【 ． ｏ ２ ０ ８． １８ ９ ８年 ， ｒｏ ｅｄ和 Ｌ ｗ Ｂｏｍｈａ ｏ ｅ首先 将 ＲＢ Ｆ应 用 出 版 社 ， ０ ７， 于神经网络设计 ， 构成 了径向基 函数神经网络 ， 【１ ２李红梅． 股票分析和预 测 系统【】 Ｄ． ： 长春 吉林 ２ ０ ，． 即 Ｒ Ｆ神经网络。 Ｂ Ｂ Ｒ Ｆ神经 网络是一种具有单 大学硕士学位论文，０ ４５ 隐层 的 三 层前 馈 网络 。径 向 基 函数 网络 是 借 鉴 ｆ１ 玉 瑞， ３张 陈剑 波 ． 于 Ｒ Ｆ神 经 网络 的 时 间 序 基 Ｂ 生物局部调节和交叠接受区域知识 的基础上提 列预测阴． 计算机工程与应 用，０ ５１：４ ７ ２０ ．１ － ６ ７ ４王学萌 ， 罗建军． 色系统预 测决策建模程序 灰 出一种采用局部接受域来执行函数映射的人工 【１ 神经 网 络 。 集『 ． ＭＩ 北京 ： 学普及 出版社 ，９ ６８ 科 １８ ． Ｒ Ｆ最基本 的构成包括三层 ， Ｂ 第一层是输 注 ：文 章 系黑 龙 江省 教 育厅 ２ ０ ０ ８年 度 高 基 Ｂ 入层 ， 由一些感知单元组成 ， 它们将外界环境层 职 高 专 院校 科 学技 术 研 究项 目， 于 Ｒ Ｆ神 经 与网络连接起来 。第二层是网络中仅有的一个 网 络 的 股 票预 测 理 论 与 实 证 研 究 的 阶 段 性 成 课 Ｉ５ ５ ０ 。 隐层 ，它的作用是 由输入空间到隐层空问进行 果 ． 题 编 号 ：１３ ０ ３ 菲线性交换。当输入信号靠近基函数 中央范 围 时隐层 节点 将产生较大的输 出。因此 ， Ｂ Ｒ Ｆ神 经网络具有局部逼近能力 。 出层是线性的， 输 它
基于神经网络的股票市场预测研究
基于神经网络的股票市场预测研究一、引言随着互联网和计算机技术的不断发展，股票市场成为了重要的投资手段之一。
股票市场的波动性大，不确定因素多，因此对股票市场的预测一直是投资者们关注的焦点。
传统的股票预测方法主要基于市场、政治、经济等因素的分析和预测，但这种方法不仅需要大量统计和经验研究，而且存在非常大的误差。
近年来，随着神经网络技术的发展和应用，基于神经网络的股票市场预测研究逐渐成为热门的研究领域，在投资领域应用也越来越广泛。
本文将从神经网络的基本原理、方法、应用和发展等多个方面，综述基于神经网络的股票市场预测研究现状和趋势。
二、神经网络技术原理神经网络技术是一种模拟人类神经系统来解决问题的群体智能技术，其训练模型的过程很类似于人类的学习方式。
神经网络技术由多个神经元相互连接而成，每个神经元有多个输入和一个输出，通过变换输入单元的信号输出一个新的信号，这个信号再作为另一个神经元的输入。
神经元之间的相互连接具有不同的权值，通过不断调整这些权重来优化神经网络的预测效果。
神经网络技术已经成功应用于语音识别、图像识别等领域，并取得了很好的效果，因此被广泛应用于股票市场预测研究。
三、基于神经网络的股票市场预测方法1、BP神经网络预测方法BP（Back Propagation）神经网络模型是目前最为广泛应用的一种神经网络模型。
BP神经网络通过训练将历史股票价格数据输入神经网络模型，不断调整神经元之间的连接权值来达到预测股票价格的目的。
在模型训练的过程中，常常采用梯度下降算法来进行权值更新，通过调整神经网络的参数来逐渐提高模型的预测能力。
2、RBF神经网络预测方法RBF（Radial Basis Function）神经网络模型是一种比较新的神经网络模型，不同于BP神经网络需要多次迭代训练，RBF神经网络只需要一次训练就可以达到较好的预测效果。
RBF神经网络模型采用径向基函数，即根据样本点之间距离的大小来调整神经元之间的权重。
基于LS-SVR算法改进的RBF神经网络及其在股价预测中的应用
０ 引 言
径 向基 函数 神经 网络 （ ａ ｉ ａｉ Ｆ ｎ ｔ ｎＮｅ ｒｌ ｔ ｏ ｋ Ｂ ＮＮ） ２ Ｒ ｄａ Ｂ ｓ ｕ ｃｉ ｕ ａ Ｎｅｗ ｒ ，Ｒ Ｆ ｌ ｓ ｏ 是 Ｏ世纪 ８ ０年 代末 由莫 迪
（ ． ｏ ｙ 和达肯 （ ． ａ ｋ ｎ 提 出 的［ ， 具有 结构 简 单 、 Ｊ Ｍｏ ｄ ） Ｃ Ｄ ｒｅ ） １其 ］ 逼近 能 力 强和 收 敛速 度 快 等优 点 ， 已证 明它 现 能 以任 意精 度逼 近任 意连 续 函数 ［ ． 是 对 于 径 向基 函 数 中心 和径 向基 函数 宽 度 的 确定 ， ２但 ］ 以及 如何 解 决
求 解 上式 得 出非线 性 回归 函数 ：
，ｚ 一∑口 （ ） （） ｚ ＋ｂ Ｋ
令 Ｋ（ ） ７ —Ａ， 口和 ｂ分别 为 ： —Ａ （ ｘ ， ＋ －Ｉ 则 ａ ～ｂ１ ， 一１ ／１ － １ 其 中非零 参数 口 所对 ） ｂ Ａ Ａ ， 应 的向量 称 为 支持 向量 ．
构造 其拉 格 朗 日函数 为 ＋ｂ 一ｙ （， 口 Ｑｃｂ ） ， ） ｃ， Ｊ ） ＋８ ｉ ［ ］
ｆ １ ＝
现对 各个 参数求 偏导 并令其 为零 ， 得 ： 可
ｌ
ａ Ｌ
一 。 ｃ ： ｃ ，
ａ （
＝ 。 ＝ ＝
） 中ｌｌ欧 ， ｌ１ 几 式 ・为
里 得 范数 ， 为 隐节点 的 中心 ， 为 隐节点 的宽度 ， 径 向基 函数 的个 数 ；。 示 偏 差 ； 示 隐节 点 与 是 ａ表 ∞表
・
１８ １ ・
陕 西 科 技 大 学 学 报
第 ２ ９卷
支持 向量机 是 由两层 构成 ： 一 层从 由核定 义 的给 定基 的 集 第 合 中选 择基 Ｋ（ ｚ ） ｉ １ ２ … ，； 二 层 在 这一 空 间 中构造 一 ｘ， ， 一 ， ， ｚ第
神经网络在股票市场预测中的应用
神经网络在股票市场预测中的应用2021年初，全球疫情影响下的经济形势异常复杂，导致股票市场行情一波三折。
对于投资者来说，如何进行科学合理的股市预测显得尤为重要。
近年来，由人工智能技术驱动的神经网络技术在各领域取得了长足进展，股票市场预测领域自然也不例外。
本文将从理论基础、应用案例、局限性等方面为您介绍神经网络在股票市场预测中的应用。
一、理论基础神经网络是一种基于生物学神经网络，利用计算机模拟人脑工作方式的技术。
它可以通过对数据的学习和训练，建立数据与结果之间的映射模型，从而实现对未知数据的分类和预测能力。
在股票市场预测中，神经网络可通过对大量历史数据的学习，建立股票价格与市场因素（政策、经济指标等）之间的关系，从而对未来市场走势进行预测。
二、应用案例神经网络在股票市场预测中的应用已经有了不少成功案例。
例如，金融机构利用神经网络对美国股票市场进行预测，根据历史交易数据和新闻报道等信息，预测未来市场走势，提供投资策略。
此外，某些人工智能公司也通过自研算法，搭建AI交易系统，通过神经网络对股票市场进行预测，实现了稳定的高收益。
三、局限性然而，神经网络在股票市场预测中并非完美无缺，也存在一些局限性。
首先，神经网络需要大量数据进行训练，若数据量不足或数据拟合不够精确，很容易导致预测偏差。
其次，虽然神经网络具备自主学习能力，但是若网络结构设计不合理或训练方式不当，也会导致失效。
最后，股票市场受多种因素影响，如政策、波动性、信息发布等，还有大量无法精确定量的因素影响市场走势，这些都是神经网络预测的难点。
四、结语总的来说，神经网络技术在股票市场预测中具备重要价值，但是对于从业者来说，如何科学合理地利用神经网络进行预测仍需考量。
因此，不仅需要深入理解其理论基础，更需要结合实际场景进行灵活运用，并注意其局限性，不盲目追求数据拟合度，保持数据模型的透明度和可解释性，才能做到真正科学合理地利用神经网络进行股市预测。
基于神经网络的股票价格走势预测及其MATLAB实现——论文
基于神经网络的股票价格走势预测及其MATLAB实现摘要伴随着我国经济的高速发展和广大投资者日益旺盛的需求，股票投资已经成为一种常见的投资手段，而股票价格预测也逐渐成为广大投资者关心和研究的重点问题。
股票价格的波动是一个高度复杂化的非线性动态系统，其本身具有诸如大规模数据、噪声、模糊非线性等特点。
针对这些特点本文在深入分析股票市场实际预测中所面临的关键问题和比较各种已有的股票预测方法的基础上，探讨运用神经网络这一人工智能工具，研究基于历史数据分析的股票预测模型。
神经网络是建立在对大规模的股票历史数据的学习仿真的基础上，运用黑盒预测方式找出股市波动的内在规律，并通过将其存储在网络的权值、阈值中，以此来预测未来短期或是中长期的价格走势。
关键字：神经网络，股票，预测，MATLAB工具箱ABSTRACTAlong with the economy growth and increasingly strong demand of many investors in our country, stock has become a common means of investment, and stock price forecast has greatly been one of the focuses of study topic. The change of stock price is a highly complicated nonlinear dynamic system, itself has many characteristics such as massive data, noise, fuzzy and nonlinear. This article analyses the key issues being existent in the real stock market prediction and compares various existing stock forecasting methods. We will try to research on stock price prediction model based on a neural network with huge historical data.Neural network is based on studying massive historical data, uses the black box of forecasting ways to find the internal disciplinarian of stock market, and stores them in the weights and valves values of the neural network for predicting the short-term or long-term trend in the future.KEYWORD：Neural networks, Stock, prediction, MATLAB toolbox目录摘要 (1)一．绪论 (3)1.1研究背景及意义 (3)1.2国内外研究的现状 (4)1.3 论文的研究方法及其框架结构 (5)二．股票预测的关键问题分析 (6)2.1 股票价格波动的因素以及预测的基本假设 (6)2.2股票预测的常用术语和技术指标 (8)2.3股票数据的特点 (11)三．神经网络的基本原理介绍 (12)3.1人工神经网络的定义和发展过程 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.3 BP神经网络介绍 (15)3.4 神经网络的特点 (19)3.5 神经网络的在实际预测模型中的问题 (20)四．神经网络算法 (21)4.1 输出输入变量的选取 (21)4.2数据归一化处理 (22)4.3数据样本分类 (22)4.4网络初始化 (22)4.5 训练网络 (23)4.6网络仿真 (24)五．仿真实验 (24)4.1 单日收盘价对单日收盘价预测 (24)4.2 单日收盘价，成交量对单日收盘价预测 (25)4.3 多日收盘价，成交量对单日收盘价预测 (26)4.4 多日收盘价，成交量对多日收盘价预测 (27)六．结论和展望.............................................................................................. 错误!未定义书签。
基于RBF神经网络预测模型及其应用研究
［ 稿 日期 ］０８一Ｏ 一２ 收 ２０ ｌ ９ ［ 者 简介］ 作 李 曦 （９２一）女 ． 苏 南 通 人 ． 海 大 学 环 境 程 学 院 硕 ｝ 究 生 １８ ， 江 河 一 研
［ 摘
要 ］ 利 用径 向基 函数 （ ａ ｉ ａｉ Ｆ ｎ ｔ ｎ Ｒ Ｆ 神 经 网络 采 预 测 结 构 初 期 损 伤 对 整 体 的 影 响 ， Ｒ ｄ ｌ ｓ ｕｃ ｏ ， Ｂ ） ａＢ ｓ ｉ 可
以 有 效 地 判 断 结构 的稳 定性 ． 由于 神 经 网 络 可 以 通 过 对 样 本 的 反 复 学 习 来 反 映 整 体 结 构 复 杂 的 非 线 性 演 化
聚 类 学 习 算 法 实行 整 体 结 构 预 测 ， 种研 究 思 路 具 有 结 构 简 单 、 习速 度 快 、 测 精 度 高 的 特 点 ， 这 学 预 网络 的 外 推
能 力也 较 强 ， 计算 效率 明显 优 于传 统 方 法 ． 系统 采 用 Ｆｒａ 本 ｏｔｎ语 言 编 写 ， 后 通 过 一 个 实例 说 明 本 系统 的 有 ｒ 最
维普资讯
第３ 期
１ ２ Ｒ Ｆ神 经 网 络 ． Ｂ
李 曦等 ： 于 Ｒ Ｆ 神经 网络 预测 模 型及其 应用 研 究 基 Ｂ
ｌ９ ｌ
由于 初 期 损 伤 的 复杂 性 ， 所 涉 及 的特 征 参 数 通 常 是 不 完 全 定 量 的 ， 至 是 随 机 的 、 糊 的 ， 以用 确 定 的 数 学 模 型 它 甚 模 难
基于RBF神经网络的权证价格预测
手 段 进 行 不 断 的 深 化 和 拓展 。 人 工 神 经 网络 ｛ｒｆ ｉ ｅｒｌ ｅｗ ｒ ．Ａ Ｎ ａ ｉ ａ ｎｕ ｔ ｏｋ Ｎ ）方 法 可 以作 ｔｉ ｌ ａ ｎ ｃ 为 非线 性逼 近 工 具 ． 需 要 建 立 复 杂 的显 示 关 系 式 且 容 错 性 强 ， 不
目前人工神经网络已经应用于股票 、 险、外汇等多个领域 。 保
本 文 使 用径 向基 函 数 （ａ ｉ ａｉ Ｆｎ ｔ ｎ Ｒ Ｆ 神 经 网 络 Ｒｄａ Ｂ ｓ ｕｃｉ ， Ｂ ） ｌ ｓ ｏ
三 、径向基网络原理
研 究 过 程 中 可 以 获 得 的 历 史 数 据 只 有输 入 向量 和输 出 向量 ，
具 有一 致逼 近 能 力 ， 以处 理 信 息 不 完 全 的预 测 问 题 。 融 领 域 神 经 网 络 的 整个 中 间过 程 需 要 通 过 数 理 方 法 进 行 表 达 ． 经 元 可 金 而神 涉 及 密 集 型 数 据 ． 数 据 本 身 又 依 赖 于 多个 相 互 关 联 的 参 数 ， 而 同 则 是 神 经 网 络 的 基本 逻 辑 单 元 。 个 神 经 元 模 型 分 为 这 样 几个 基 一
显 然 功 效 不 足 ． 此 有 必 要 对权 证 价 格 分 析 和 预 测 的各 种 方 法 和 故
虽 然 许 多 学 者将 人 工神 经 网络 利 用 与金 融 分 析 中 ． 得 了 不 取
少 成 果 ． 是 在权 证价 格 分 析 和 预 测 方 面 仍 然 很 少 。 时实 际 应 但 同 用 中的人 工神 经 网络 类 型 也 有 待 拓 宽 。
定 比较严格 。 权证价格 的变动过程 ． 很可能是模糊的 ． 变化规 新 军 等 （０ ９ 利 用Ｒ Ｆ 经 网络 分 析 了保 险 业 财 产 损 失 问题 ， 而 ２０ ） Ｂ神 对
基于RBF神经网络的NPP运行状态趋势预测
变化 ， 与实测值拟合较好 ， 能 实 现 事 故 的早 期 预 警 。
关键词 ： 核动力装置 ； 运行状态 ； Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 ； 趋 势 预 测 中图 分 类 号 ： Ｔ Ｌ ４ １ ３ 文 献 标 志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ０ — ６ ９ ３ １ （ ２ ０ １ ３ ） １ １ － ２ １ ０ ３ — ０ ５
参数 的变化趋势 、 利用 Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网 络 良好 的局 部 特 性 对 核 动 力 装 置 运 行 状 态 趋 势 进 行 预 测 的方 法 。 对 正 常 瞬变 和 小 破 口失 水 事 故 下 运 行 状 态 趋 势 进 行 了预 测 ， 结果表 明， Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 能很 好 地 预测 状 态 的
ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｗａ ｙ ｃ ａ ｎ ｈ ａ ｒ ｄ ｌ ｙ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｅ ａ ｒ ｌ ｙ ｗａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ
第４ ７ 卷第 １ １ 期
２ ０ １ ３ 焦Ｉ ｌ ｙ ］
原
子
能பைடு நூலகம்
科
学
技
术
Ｖｏ １ ． ４ ７ ， Ｎｏ ． １ １
ＮＯ Ｖ ．２ Ｏ１ ３
Ａｔ ｏｍ ｉ ｃ Ｅｎ ｅ ｒ ｇｙ Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎｄ Ｔｅ ｃ ｈｎ ｏｌ ｏ ｇｙ
基 于 ＲＢ Ｆ神 经 网 络 的 ＮＰ Ｐ运 行 状 态 趋 势 预 测
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｎ ｕ ｃ ｌ ｅ ａ ｒ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｐ ｌ ａ ｎ ｔ ；ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ；ＲＢ Ｆ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ；ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ
基于RBF神经网络的CPI预测
（ 沙 理 工 大学 城 南 学 院 长 湖 南 长 沙 ４ ０７ ） １０ ６
（ 长沙理工大学计算机 与通信工程学院
湖南 长沙 ４ ０ ７ ） １０ ６
摘 要
采用 Ｒ Ｆ神经 网络的结构 、 Ｂ 特性和训练算法， 根据 Ｃ Ｉ 消费者物价指数） Ｐ（ 与其影响 因素之间存在 的映射 关系 ， 应用 神经 Ｃ Ｉ（ ｏ ｓｍ ｒ ｒ ｅｉ ｅ ） Ｎ ｎｌ ｅｒ ｉｅｓｒ ｓ Ｐｅｉ ｉ Ｂ ｅ ｒ ｅ ｒ Ｐ Ｃ ｎｕ ｅ ｉ ｄ ｘ ｏ—ｎａ ｍ ｅ ｅ ｌ ｗ ｐｃ ｎ ｉ ｔ ｉ ｒ ｃｏ ｄ ｔｎ
成； 第二层 为隐含层 ， 其单 元数视所描述 问题 的需要而定 ； 第三
０ 引 言
Ｃ Ｉ居 民消费价格指数 ） Ｐ（ 是反 映与 居民生活有关 的产 品及
层 为输 出层 （ 单输 出） 它对输入模式的作用作出响应 。 ， 构成 Ｒ Ｆ网络的基本 思想 是 ： Ｂ 用径 向基 函数作 为隐单元 的 “ 构成隐含层 空间 ， 基” 这样 就将 输入矢 量直接 （ 不通过权 连 而 接） 映射到隐含层空 间： 当径 向基 函数 的 中心点确 定后 ， 这种 映 射关系也就确定 了。而隐含层空间到输 出层空 间的映射是线性 的， 即网络 的输 出是 隐单元输 出的线性加权和。 由上面分析可知 ， Ｂ Ｒ Ｆ网络 的映射关系 由以下两部分 组成 （ 设输 入维数 为 ｎ 隐单元数 为 ｍ， 出维数为 Ｐ ： ， 输 ） （ ）从输入空间到隐含层空间 的非线性 变换层 。第 个 隐 １ 单元输 出为 ：
Ｃｏ ＮＳ ＵＭ ＥＲ ＰＲＩ ＣＥ ＮＤＥＸ Ｉ ＰＲＥＤＩ ＣＴＩ ｏＮ ＢＡＳ ＥＤ ｏＮ ＲＢＦ ＮＥＵＲＡＬ ＮＥＴＷ ｏＲＫ
用于非线性时间序列预测的POD-RBF神经网络
用于非线性时间序列预测的POD-RBF神经网络随着人工智能技术的不断发展，预测模型的研究也越来越成熟。
在非线性时间序列预测领域中，POD-RBF神经网络是一种较为优秀的预测模型。
本文将从什么是POD-RBF神经网络、其工作原理和应用等方面，进行800字的简单介绍。
一、POD-RBF神经网络简介POD-RBF神经网络是基于POD（Proper Orthogonal Decomposition，广泛应用于流体力学中）和RBF（Radial Basis Function，径向基函数）神经网络的预测模型。
其主要用于传统方法难以处理的非线性时间序列预测问题。
二、POD-RBF神经网络工作原理1.数据处理POD-RBF神经网络模型的输入数据通常需要进行处理，常见的处理方式是将其归一化处理。
对于具有多个输入变量的数据，可以对每个输入变量进行单独处理，也可以将其组合成一个总体处理。
2.POD分解POD-RBF神经网络模型采用的是现代数学的快速分解方法POD。
通过POD分解，可以将复杂的空间时间序列分解为多个空间模态，大幅度简化了数据的处理和计算难度。
3.RBF神经网络RBF神经网络是POD-RBF神经网络中的一个重要组成部分，主要用于模型构建和模型预测。
RBF神经网络采用的是径向基函数和线性可分技术，能够很好地处理非线性数据特征，并且具有高度准确性和预测能力。
4.模型预测POD-RBF神经网络通过对历史数据进行学习和预测，得到了一组时间序列预测值。
然后，将这些预测值进行拟合，得到未来时间序列的预测值，并根据实际预测结果进行调整。
三、POD-RBF神经网络应用1.气象预测POD-RBF神经网络可以预测精确的气象变化，使得气象预测更加准确，从而有利于人们做出调整。
2.股票走势预测POD-RBF神经网络可以对股票走势预测，使得投资者能够更好地把握市场，规避风险。
3.环境预测POD-RBF神经网络可以预测污染事件，使环境保护能够提前预警，从而避免环境污染。
基于RBF神经网络的股市涨跌分类预测
Ｏ 引 言 ２ Ｒ Ｆ神 经 网 络结 构 Ｂ 人们一直致力于研 究股票市场价格的变化 ，希望能从 中找出一 径 向 基 函 数 网络 包 括 隐层 和 输 出层 。 入 信 号传 递 到 隐层 ， 输 隐层 些规律 ， 避免大的股市波动 ， 从而使损失最小化 ， 收益最大化。 但股 票 节 点 函数 为 高斯 基 函 数 ； 出层 则 对经 过 处 理 的信 号 进 行再 次 处 理 ， 输 市场是一个复杂的非线性动力系统 ， 同时受多种 因素诸如银行利率、 其节点函数通 常是简单的线性 函数。 如果第二层 为一特殊 的线性层， 国家政策、 公司业绩等交互影响， 对于股票未来价格 的精确预测是 非 那 么 此 时 Ｒ Ｆ神 经 网 络 就 变 为 广 义 回 归神 经 网 络（ Ｒ Ｎ）通 常 用 Ｂ Ｇ Ｎ ， 常 困 难 的 ， 可 以说 是 不 可 能 的 ， 时对 股 票 未 来 整体 走 势 的 把握 就 于 函数 逼 近 ； 果 第 二 层 为一 竞 争 型 网络 层 ， 么 Ｒ Ｆ神 经 网络 就 也 这 如 那 Ｂ 显 得 尤 为关 键 。 变为概率神经网络（ Ｎ ， 常用于模 式分类。本文所采用 的分类 Ｐ Ｎ）通 对 股市 的涨 跌 预 测或 分类 方 法 大 致可 以分 为 两种 ：一 种 是传 统 方法 就 是 基 于 Ｒ Ｆ的概 率 神 经 网络 ， 图 ２所 示 ， 二层 为隐 层 ， Ｂ 如 第 传 的基本分析 法与技术分析 法， 另一种则是智能化 方法 ， 尤其 以神经 网 递 函数为高斯基函数 ，Ｗ ， Ｉ 为矩阵 向量 ，第三层为竞争层 ， Ｗ２ 为 Ｌ ， １ 络 最 为 突 出” Ｊ 统 的 方法 一 般 是 基 于 股 票 交 易 中 历史 事件 重 现 的 期 望 值 向 量 矩 阵 ， 。传 Ｃ为 竞 争传 递 函数 。 假设 ， 因此 常 以图 形 或者 统 计 分析 结果 来 显 示股 票市 场 变 化 的 幅度 、 方向、 转折点和趋 势 ， 常见 的有 Ｋ线 图 ， 最 移动平均 图等 ； 对历史 在 事件进行重现 的同时加上个人或专家的技术分析 ，最后形成股市预 测， 显然 这 种 方 法 带 有 了强 烈 的 人 为 因素 在 里面 ， 对历 史 事 件 进 行 在 重 现时 具 有 明显 的不 足 。 人工 神 经 网 络在 股 市 预 测 及 分 类 方面 则 具 有 先天 的优 势 ， 是 因为 对 于 股 市 这 样 典 型 的非 线 性 动 力 系统 ， 这 神 经 网络可以通过学 习训练 比较好地寻找到这些无规律数 字之 间的非 图 ２ ＭＡ Ｌ Ｂ 中 Ｒ Ｆ神经 网络 结 构 ． ＴＡ Ｂ 线性关系 ， 避免了人为干扰。 人工神经网络应用较多的有 Ｂ Ｐ神经网 ３ 股 票 涨 跌 分类 预 测 络，Ｂ Ｒ Ｆ神经 网络 ， 线性神经 网络 ， 反馈 型神经网络 ， 竞争型神经 网 本 文 选 取 上 证 指 数 中 连续 ５ １天 （ ０ ８１ ． — ２ ０ ．２１ 的 ２ ０ ．Ｏ６ — ０ ８１ ．５） 络等。 本文选用的是 Ｒ Ｆ神经 网络对股市进行分类及预测 ， Ｂ 主要是 数据 ， 数据中包括开盘价、 最高价、 收盘价 、 最低价 、 成交量及成 交额 因 为 Ｒ Ｆ神 经 网 络是 一 种 局 部逼 近 网络 ， Ｂ 对于 每 个 训 练 样 本 只 需 要 ０天的数据作为训练学习数据 ， １ 后 ０天的 对 少量的权值和 阈值进行修正 ， 训练速度快 ； 同时克服 了 Ｂ Ｐ神经网 六组股票数据。选取前 ４ 数 据 作 为 检 验 数据 。 络采用负梯度下 降法带来的收敛速度慢和局部极小等缺 点。 由于股票数据数量众多 ， 首先进行数据 的归一化。 对每一组数据 １ Ｂ Ｒ Ｆ神 经 网 络模 型 分别 进 行 归 一 化 ， 用如 下 的形 式 ： 采 径 向基 函数 网络 方 法是 在 高维 空 间进 行 插 值 的 一种 技 术 ，网 络 由输入 ， 隐层和输出三层组成 ， 它的突出特 点是 隐层神经 元的输出函 数被定 义为具有径 向对称 的基 函数（ 径向基函数 ）而基函数的中心 ， 由于 股 票 分 类只 有涨 跌 两 种情 况 ， 因此 采 用概 率 神 经 网络 来 对 向量被定义 为网络输入层到隐层的连接权 向量 。这个特点使得隐 数 据 进 行 学 习 分 类 ， 类 为涨 或 跌 两种 。经 过 训 练学 习 ， 到 的训 练 分 得 层 对输入样本有一个聚类的作用 ， 中， 其 中心 向量 为类均值 ， 它的个 样 本 的输 出 中只 有 两 个 样 本 与 实 际 涨 跌 不 同 （ １ ，０天 ）训 练样 第 ３３ ， 数 代表 聚 类 的 类 数。 本学 习成功率高达 ９ ％， ５ 这说 明网络能够完全拟合股市 的波动。应 Ｒ Ｆ神 经 网络 结 构 如 图 １所 示 ， Ｂ 它实 现 了如 下 一 种 映射 关 系 ： Ｐ 用该 网络 模 型 对 后 １ 数 据 进 行 分 类 预 测 ，结 果 只 有 ５天 预 测 情 ０组 况 与 实 际 涨 跌 相 同 （ ４ ，４ ４ ４ ４ 第 ２ ４ ，６，８，９天 ）这说 明该 模 型 在预 测 ， ｐ＝ ｌ 某一天的涨跌上不是很理想。但预测结果显示该模型在对股市的整 其中 ∈ Ｒ 表示模式向量 ， ｝： 亡Ｒ 是基 函数 中心 ， 是权 体 走 势 上 预 测 比较 理 想 ， 票 走 势 见 图 ３ 股 。 函数， 是选定的非线性基函数。
基于神经网络的股票市场预测模型
基于神经网络的股票市场预测模型股票市场预测一直是投资者和金融机构关注的重要问题。
随着人工智能和机器学习的发展，神经网络成为一种广泛应用于股票市场预测的方法。
本文将探讨基于神经网络的股票市场预测模型的原理、优势和应用。
一、神经网络的原理神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型。
它由许多神经元（或称为节点）和连接这些神经元的权重组成。
神经网络通过学习适应不同数据集的关系模式，从而实现预测功能。
其中，前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是最常用的一种类型。
前馈神经网络包含输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，输入数据经过隐藏层的处理和转换，最终输出预测结果。
在每一层之间的神经元之间有连接权重，这些权重通过反向传播算法进行调整，以最小化预测误差。
通过多次迭代训练，神经网络可以逐渐提高预测准确性。
二、基于神经网络的股票市场预测模型的优势相比传统的股票市场预测方法，基于神经网络的模型具有以下几个优势：1. 尝试捕捉非线性关系：神经网络可以捕捉非线性的关系和模式，这在股票市场的预测中非常重要。
股票市场的涨跌往往受到多种因素的影响，而这些因素之间的关系往往是非线性的。
传统的线性模型难以捕捉到这些非线性关系，而神经网络可以通过隐藏层的转换和调整学习到更复杂的模式。
2. 数据处理能力强：神经网络对于大量数据的处理能力强大。
股票市场的数据量庞大且复杂，包括股价、交易量、财务数据等。
对于这些数据进行特征提取和处理，传统的方法往往需要大量的人工参与和专业知识。
而神经网络能够自动从原始数据中提取有效的特征，并进行组合和转换，从而提高预测准确性。
3. 自适应性强：神经网络具有较强的自适应性，可以根据外部环境的变化自动调整权重和模型结构。
股票市场的情况时刻变化，市场因素、经济数据、政策等都会对股票价格产生影响。
传统的模型通常需要人为干预和调整参数，而神经网络可以自动学习和调整，适应市场的不断变化。
基于RBF神经网络的股票市场预测
陈 政 杨天奇
（ 南 大 学计 算 机 科 学 系 暨 广 东 广 州 ５ ０３ ） １６ ２
摘
要
提出 了一种基于 Ｒ Ｆ Ｒ ｄａ Ｂ ｓ ｕ ｃｏ ） Ｂ （ ａｉ ａｉ Ｆ ｎｔｎ 神经 网络 的股票市场预测模 型。Ｒ Ｆ神经 网络 的结构简单 ， ｌ ｃ ｉ Ｂ 具有 良好的全
Ｓ ＴｏＣＫ ＡＲＫＥＴ Ｍ ＦｏＲＥＣＡＳ ＢＡＳＥＤ Ｔ ｏＮ ＲＢＦ ＮＥＵＲＡＬ ＮＥＴＷ ｏＲＫＳ
Ｃｈ ｎ Ｚｈ ｎ Ｙａ ｇ Ｔｉｎ ｉ ｅ ｅｇ ｎ ａ ｑ
（ ｅａｔｅｔｆＣ ｍ ｕ ｒ ｃ ｎｅＪｎｎＵ ｉ ｒｔ， ｕｎｚｏ １６ ２ Ｇ ｎｄｎ ， ｈｎ Ｄ ｐ ｒ ｎ ｏ ｏ ｐ ｔ ｉ ｃ ，ｉ ｎｖ ｓｙ Ｇ ａ ｇｈ ｕ５０ ３ ， ｎ ｇ ｏｇ Ｃ ｉ ｍ ｅ Ｓｅ ａ ｅｉ ａ ａ）
系。⑤转移 函数 Ｆ 它是将输入 的数据转化 为输出 的处理单元 ， ：
０ 概
述
通 常 为 非 线 性 函数 。
格伦吉在回顾对 当前 股票市场 的某些研究 时 ， 曾提出一个 问题 ：股票价格是 可预测 的吗？ 据其 回顾 ， “ ” 可得 出以下结 论 ：
基于RBF神经网络的股市预测及MATLAB实现
的调用格式为 ：ｅ ｎｗ ｂ （ ， ， ｒａ 其 中 Ｐ积 分 别为输入样本向 ｎｔ ｅ ｒｅ Ｐ Ｔ ｓ ｅｄ ＝ ｐ 量 、 出目标 向量 ； 函数利用迭 代方法设计径向基 函数网络 ， 输 该 每迭代一 次就增加一个神经元 ， 直到误 差平 方和下降到 目标误差 以下或神经元个 数达到最大值时迭代停止 。 Ｍ ＴＡ Ａ Ｌ Ｂ中神经 网络 的仿真是用 函数 ｓ （） ｉ 来实现的 。 ｍ 函数 ｓ （） ｉ ｅ ｒ
科技情报开发 与经济
文章编￣ ： ０ －０ ３ ２０ ）０ ０ ５ — ２ － ０ ５ ６ ３ （０ ８ ３ － １ １０ １
Ｓ ＩＴ Ｃ Ｆ Ｒ Ａ ＩＮＤ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｃ—Ｅ ＨＩ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ８
● 。－。 。。。。。 。 。 。。。。。 ＇ 。。 。。。。一 ●。。。 。。。 一
工具箱 函数 ， 很容易 由用户 自 行扩 展。Ｍ Ｔ Ａ 神经 网络工具箱为我们 ＡＬＢ
训练 神经 网络提供 了帮助 ， 利用 它提供 的函数可 以直 观、 方便对 网络进
行训练和仿真 。 神经 网络工具 箱中 的 ｎ ｗｂ （） ｅ ｒｅ 函数用来 设计径 向基 函数网络 ， 它
Ｋ ￣ （ ） ｂ ｉ／ ｘ ＝∑ ｌ ．
式 巾√ １ ２ … ， ； ｌ２ … ， ． ｌ为第 个输入神 经元到第 个隐 ＝ ，， ｍ ｉ ，， ｎｗ ＝
含层神经 元的权 值 ， 而为第 个输 入 向量 ， 第 ｉ ｂ为 隐含层 神经元 的阀
值。
的调用格式 为 ：＝ｉ （ｅ， ） 中输入 ｎｔ Ｙ ｓ ｎｔ 。其 ｍ Ｐ ｅ为神经 网络对象 ， Ｐ为网络
测 的 目的 。
表 １ 数据 的划分方 法
神经网络在股票价格预测中的研究
Ｓ ａ ｇａ ｉｄｘ （０ ０ ） ｓ ｃ ｒ ｅ．Ｅ ｐｒ ｅｔ ｅｕｔ ｓｏ ｈｔ ｏ ｐｒｄｗｔ ｅｒｆｒ ｃ ｄｌ ｈ ｈｎｈ ｉｎ ｅ ０００ １ ｔ ｋｐ ｃｓ ｘｅｉ ｎａ ｒｓｌ ｈｗ ｔ ，ｃｍ ａ ｉ ｔ ｅ ｅ ｅｍｏｅ，ｔ ｏ ｉ ｍ ｌ ｓ ａ ｅ ｈｈ ｅｎ ｅ
群优 化的 Ｒ Ｆ神经网络模型预测方法有更好的收敛性 ， Ｂ 更强的学习能力 ， 显著地提高了预测精度 ， 可为预测提供依据 。 关键 词 ： 股票价格 ； 神经 网络 ； 粒子群算法
中 图 分 类 号 ：Ｐ ８ Ｔ １３ 文 献 标 识 码 ： Ｂ
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｔ ｃ ｉｅ Ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ Ｂａ ｅ ｎ ＲＢＦ ｔ ｄ ｎ Ｓ ｏ ｋ Ｐｒｃ ｏ ｅ ａ ｔｎ ｓ ｄ ｏ Ｎｅ ｒ ｌＮｅｗｏ ｋ Ｏｐ ｉ ｉｅ ｙ ＰＳ ｕ ａ ｔ ｒ ｔ ｚ ｄ ｂ Ｏ ｍ
第 ８ 第１ ２卷 ０ 期
文章编号 ：０ ６— ３ ８ ２ １ ） ０—０９ ｏ １０ ９ ４ （０ １ １ ３ ３一
真
２１年ｌ月 ０１ Ｏ
神 经 网络在 股 票 价 格 预 测 中 的研 究
郑睿 颖 伍 应环 ，
（ ．江西科技师范学院数学与计算机科 学学院 ， １ 江西 南 昌 ３ ０ １ ； ３ ０ ３ ２ 南 昌理工学院经济管理系 ， ． 江西 南 昌 ３０ １ ） ３０ ３ 摘要： 研究准 确优化 预测股票 价格 问题 ， 针对影 响股票 价格具有非线性 、 不稳 定 的特征 ， 股票价格 由于受到社会经济 因素的 影响， 变化大。采用传 统神 经网络方 法在股 票价格 预测 中易陷入局部极小值 ， 泛化能力受到影响 。为 了提高股票价格精度 ， 提 出一种基 于粒子群优化算法 （ Ｓ ） Ｒ Ｆ神经网络（ Ｂ Ｎ ） ＰＯ 的 Ｂ Ｒ Ｆ Ｎ 股票价格预测模型 。利用粒子群优化算法的 良 的寻优 能 好
基于人工神经网络的股票预测研究
基于人工神经网络的股票预测研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，人工神经网络在股票预测中得到了广泛应用。
通过收集海量的历史交易数据，建立人工神经网络模型，可以对未来股价走势进行预测，为投资者提供重要参考。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络模拟大脑神经细胞之间的连接关系和信息传递过程，由“输入层”、“隐含层”、“输出层”组成。
输入层接收数据，隐含层进行信息处理和去噪，输出层给出预测结果。
人工神经网络的训练过程是通过反向传播算法对网络参数进行调整，使得预测结果与实际数据的误差最小化。
通过不断的训练，网络能够逐渐提高预测的准确性。
二、人工神经网络在股票预测中的应用人工神经网络在股票预测中的应用主要是利用其强大的非线性拟合能力和自适应性。
通过收集股票历史交易数据，建立人工神经网络模型，可以对未来股价走势进行预测。
其中，输入层的数据包括股票的交易量、开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标，输出层给出对股票未来价格变化的预测结果。
人工神经网络在股票预测中的应用还可以分为两种：一种是基于时间序列的预测，另一种是基于行业差异的预测。
基于时间序列的预测主要是根据股票历史数据的时间序列规律，通过训练模型来预测未来股价。
基于行业差异的预测则是利用同一行业内多只股票的历史数据建立模型，通过交叉预测来提高预测准确率。
三、人工神经网络在股票预测中的局限性尽管人工神经网络在股票预测中表现出强大的预测能力，但仍存在一些局限性。
首先，人工神经网络的算法复杂度较高，训练过程需要大量的计算资源和时间，不适合短期投资策略的应用。
其次，人工神经网络存在数据“过拟合”的问题，对于特定的历史数据预测准确率较高，但对新数据的适应能力较弱。
最后，股市中的各种外部因素，如政治局势、自然灾害等无法通过历史数据进行预测，这也使得人工神经网络在股票预测中的应用存在一定的局限性。
四、结语人工神经网络在股票预测中的应用已经成为了投资者的重要研究方向，可以对投资决策提供有力的参考。
神经网络能预测股票价格
神经网络能预测股票价格
神经网络是一种强大的机器学习技术，已经在许多领域取得了显著的成果。
然而，股票市场的特点使得股票价格的预测成为一个非常困难的问题。
尽管如此，神经网络仍然可以帮助我们预测股票价格。
首先，我们需要明确的是，股票价格的预测不可能完全准确。
股票市场受到许多因素的影响，包括公司业绩、市场动态、宏观经济等等。
这些因素非常复杂，很难用一个模型来完全捕捉。
然而，神经网络可以通过学习历史数据中的模式和趋势，来预测未来的股票价格。
神经网络可以自动学习输入与输出之间的关系，从而找到最佳的预测模型。
在使用神经网络预测股票价格时，我们通常将历史股票价格作为输入数据。
这些历史价格包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等等。
通过将这些数据送入神经网络，并调整网络的参数和结构，神经网络可以学习到价格模式和趋势。
除了历史价格，我们还可以将其他相关因素作为输入数据，例如公司的财务数据、股票市场的指数、新闻事件等等。
通过将这些因素纳入考虑，神经网络可以更准确地预测股票价格。
需要注意的是，股票市场是高度不稳定和随机的。
即使神经网络能够很好地预测历史股票价格，但未来的股票价格仍然受到许多不确定因素的影响，预测结果可能存在误差。
此外，神经网络的预测结果应该作为辅助参考而非唯一决策依据。
在进行投资决策时，还需要综合考虑其他因素，如市场环境、投资策略和风险承受能力等。
总结来说，神经网络可以帮助我们预测股票价格，但预测结果可能存在误差。
在使用神经网络进行股票价格预测时，需要将其作为辅助参考，并综合其他因素做出投资决策。
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收盘４ 归一
０．４５００ ０．５０２７ ０．６８８９
依照上面的训练与测试方法，然后通过不断增加训练样本 点，可以寻找出训练周期为１个月、１个季度、１年、５年、１０年等 时间段的最佳ｓｐｒｅａｄ值的预测误差。
Ｏ．１１０９ Ｏ．１８３２
０．５０２３ ０．４５００
４结束语
本文提出了一种基于ＲＢＦ神经网络的股市预测模型。根 据股票市场高度非线性特征，提出了基于径向基网络非线性时 间序列的神经网络预测方法，并以股票市场预测作为预测模型， 用ＭＡＴＬＡＢ仿真模拟股市情况，对股票短期预测有了较好的效 果。由于我国股市受政治、经济及各种客观因素影响较大，股市 的内在规律相对比较复杂，为了能更好地预测，今后还要将更多 的因素考虑到股市预测模型中，在股市规律中加入不可预知的 调节因素等。当然，也没有做到对股票市场的长期预测，这些都 是今后要做的工作。
ＮＥＴＷＯＲＫＳ
Ｃｈｅｎ Ｚｈｅｎｇ
Ｙａｎｇ Ｔｉａｎｑｉ
（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｊｉｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０６３２，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
局逼近性能，以及非线性映射能力和高度非线性的特点。在这种情况下，根据股票数据是一类非线性较强的时间序列，对其进行预 测，即从前Ⅳ个数据中预测将来的Ｍ个数据，建立股票市场的短期预测模型，并以一个典型的实例加以分析和验证。 关键词 径向基函数 神经网络股票市场预测
ＳＴＯＣＫ
ＭＡＲＫＥＴ
ＦｏＲＥＣＡＳＴ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＲＢＦ ＮＥＵＲＡＬ
第２７卷第６期
２０１０年６月
计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ
Ｖ０１．２７ Ｎｏ．６
Ｊｕｎ．２０１０
基于ＲＢＦ神经网络的股票市场预测
陈
摘 提出了一种基于ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ
Ｂａｓｉｃ
政
杨天奇
（暨南大学计算机科学系广东广州５１０６３２）
要
Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）神经网络的股票市场预测模型。ＲＢＦ神经网络的结构简单，具有良好的全
通常为非线性函数。
图１ １．２
人工神经网络的结构图
ＲＢＦ网络的结构
径向基函数ＲＢＦ神经网络（简称径向基网络）是由Ｊ．Ｍｏｏｄ．
１
ＲＢＦ神经网络模型
Ｙ和Ｃ．Ｄａｒｋｅｎ于２０世纪８０年代末提出的一种神经网络结构，
１．１神经网络模型
人工神经网络（如图ｌ所示）包括以下单元：①处理单元 （神经元）（图中用圆圈表示）：即神经网络的基本组成部分。输 入层的处理单元只是将输入值转入相邻的联接权重，隐含层和 输出层的处理单元将它们的输入值求和并根据转移函数计算输 出值。②联接权重（图中如Ｖ，ｗ）：它将神经网络中的处理单元 联系起来，其值随各处理单元的联接程度而变化。③层：神经网 络一般具有输入层ｘ、隐含层ｙ和输出层Ｏ。④阈值：其值可为 恒值或可变值，它可使网络能更自由地获取所要描述的函数关
Ｏ．８９”
０．８３９２
０．５９５０
Ｏ．５８６４
０．７６２７
３．３训练与测试
本文将每３天作为一个周期，３天的股票数据作为网络的 输入向量，输出则为预测日当天（第四天）的股票价格。因此， 输入层的神经元个数为Ｎ＝３，输出层的神经元个数为Ｍ＝ｌ，样 本个数Ｋ＝￡一（肘＋Ⅳ）＋ｌ＝７个。网络创建代码为：
ｇｉ９＝。ｘｐ（＾／∑（ｗｌＦ一够）２×０．８３２６／Ｃ。）
Ｙ
Ｊ
＝ｅｘｐ（一０。８３２６２×（ｆＩ埘ｌｆ—Ｆ ０／ｃ。）２） 由此可见，Ｃ值的大小实际上反映了输出对输入的相应宽 度。ｃ值越大，隐含层神经元对输入矢量的响应范围将越大，且 神经元间的平滑度也较好。 输出层的输入为各隐含层神经元输出的加权求和。由于激 励函数为纯线性函数，因此输出为：
ｆｏｒｅｃａｓｔ
ｎｅｘｔ
Ｍ ｄａｔａ ｆｒｏｍ
ｌａｓｔ Ｎ ｄａｔａ．Ａ ｔｙｐｉｃａｌ ｉｎｓｔａｎｃｅ ｉｓ ｇｉｖｅｎ
ａｎａｌｙｚｅ ａｎｄ ｖｅｒｉｆｙ
ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ． ＲＢＦ Ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ
ｆｏｒｅｃａｓｔ
系。⑤转移函数Ｆ：它是将输入的数据转化为输出的处理单元，
ｆｏｒｅｃａｓｔ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ
ｏｎ
ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＲＢＦ ｎｅｕｒａｌ
ａ
ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｓ ｓｉｍｐｌｅ ｉｎ
ｆｅａｔｕｒｅ．Ｂａｓｅｄ ｉｔ ｂｅｉｎｇ
ａ ｏｎ
ａｎｄ
ｈａｓ ｇｏｏｄ ｇｌｏｂａｌ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ｉｔ ａｌｓｏ ｈａｓ ｎｏｎ—ｌｉｎｅａｒ ｍａｐｐｉｎｇ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ
Ｍ个输出
ＸＮ＋１，…，ＸＮ＋Ｍ ＸＮ＋２，…，ＸＮ＋Ｍ＋Ｉ
广＝∑ｒｉ×ｗ２，
ｉ＝ｌ
ＸＫ，…，ＸＮ＋Ｋ一１
ＸＨ＋Ｋ，…，ＸＮ＋Ｍ＋Ｋ一１
２
ＲＢＦ的学习过程
ＲＢＦ网络的训练过程分为两步：第一步为无教师式学习，
３．２研究思路
通过建立一个径向基函数ＲＢＦ神经网络，实现利用前３天 （前天、昨天、今天）的收盘指数预测第四天（即明天）的收盘指 数，函数的表达式为厂（ｎ，死，乃）一＞／＂４。本文选取代码为 Ｃｓｉ３００Ｐｅｒｆ的股票作为原始样本数据，网络的预测能力将由 ２００８年１１月１１日到２００８年１１月２４日这１０天的预测值与实 际收盘值的绝对误差平均值来决定的。 本文只列出一部分数据，无论采用多大的学习样本，网络的 设计和训练过程是一致的。唯一不同的是，通过大容量样本训 练出来的网络其预测误差更小，外推能力也更强。其主要目的 是演示基于神经网络预测股票市场的过程。为了满足网路输入 输出对数据的要求，在学习之前首先对数据按下式进行归一化 处理，即输出值在区间［０，１］内，本文选择了如下公式进行归一 化处理： ｚ＝（Ｘ—Ｘ。ｉ。）／（Ｘ。。一石。ｊ。）
真实值，而且当ｓｐｒｅａｄ增加到６后，基本保持不变，对输出的影 响没有那么明显了。在这里取ｓｐｒｅａｄ＝６作为最优，这时的预测 输出误差为０．１４３２。
收盘ｌ
收盘２ 归一
Ｏ．１８３２ ０．５０２３ ０．４５００ ０．５０２７ ０．６８８９ ０．８６８１ ０．９８０４
收盘３ 归一
Ｏ．５０２３
０．４５００ ０．５０２７ ０．６８８９ ０．８６８１ Ｏ．９８０４ ０．６００６ ０．８９２７
ｗｅ
ｈｉｓｈ
ｎｏｎ—ｌｉｎｅａｒ
ｔｏ
ｔｈｅｓｅ，ｉｎ ｔｈｉｓ
ｐａｐｅｒ
ｅｓｔａｂｌｉｓｈ
ａ
ｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ
ｔｏ
ｆｏｒｅｃａｓｔ ｔｈｅ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｏｃｋ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ
ｔｏ
ｋｉｎｄ ｏｆ ｓｔｒｏｎｇ ｎｏｎ—ｌｉｎｅａｒ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ，ｉ．ｅ．ｔｏ
确定训练输入层与隐含层间的权值删ｌ；第二步为有教师式学 习，确定训练隐含层与输出层问的权值砣。在训练以前，需要 提供输入矢量盖、对应的目标矢量ｒ与径向基函数的扩展常数
ｃ。训练的目的是求取两层的最终权值∞ｌ、以和阙值６１、６２（当
隐含层单元数等于输入矢量数时，取ｂ２＝０）。 在ＲＢＦ网络训练中，隐含层神经元数量的确定是一个关键 问题，传统的做法是使其与输入向量的元素相等。显然，在输入 矢量很多时，过多的隐含层单元数是难以让人接受的。为此，提 出了改进的方法．基本原理是从０个神经元开始训练，通过检查 输出误差使网络自动增加神经元。每次循环使用，使网络产生 的最大误差所对应的输入向量作为权值向量ｔｔ，ｌ。，产生一个新 的隐含层神经元，然后检查新网络的误差，重复此过程直到达到 误差要求或最大隐含层神经元数为止。
线性基函数的线性组合实现从输入空间∥到输出空间∥的
非线性转换。而股票数据是一类非线性较强的时间序列，对它 们进行预测，即从前Ⅳ个数据中预测将来的肘个数据，实质上
图２ ＲＢＦ神经网络结构图
就是找出从Ｒ“到尺”的非线性映射关系。所以径向基网络特 别适合于非线性时间序列如股票市场等系统的预测。 由于股市中的数据可以看作一个时间序列进行处理，因此 这里假定有时间茗＝‰ｋ∈Ｒ，ｉ＝１，２，…，￡｝，现在希望通过序 列的前Ⅳ个时刻的值，预测出后膨个时刻的值。这里可以采用 序列的前Ⅳ个时刻的数据为滑动窗，并将其映射为Ｊ】Ｉｆ个值。这 肘个值代表在该窗之后的肘个时刻上的预测值。如表１所示， 列出了数据的一种划分方法。该表把数据分为Ｋ个长度为Ｊ７、，＋ 肼的、有一定重叠的数据段，每一个数据段可以看作一个样本， 这样就可得到Ｋ＝Ｌ一（Ｎ＋肘）＋１个样本。这样一来，就可以 将每个样本的前Ⅳ个值作为ＲＢＦ神经网络的输入，后Ｍ个值 作为目标输出。通过学习，实现∥到输出空间∥的映射，从 而达到时间序列预测的目的。
０概述
格伦吉在回顾对当前股票市场的某些研究时，曾提出一个 问题：“股票价格是可预测的吗？”据其回顾，可得出以下结论： 若从长期来看，使用分散具体的数据，剔除意外的事件，使用非 线性模式转换模型，股价还是可以预测的。本文提出了基于 ＲＢＦ神经网络来进行股价预测的方法，该方法的优点为：网络 结构简单，输入变量少，收敛速度快，学习能力强，预测精度高， 尤其适用于复杂的非线性经济系统。而且进一步说明神经网络 不仅能够学习训练集的例子，且能从训练集中提炼出某种一般 性原理、规律，具有很强的非线性函数拟合特征，较之以前的统 计学方法具有一定的优越性。本文试图通过建立的ＲＢＦ神经 网络预测模型，对某个上市公司的股票价格进行了短期的预测。
其中ｘ血代表这１０天的最低股票价格（１６０６．７３），以。代表这１０天