基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換的股票時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法.pdf_第1頁(yè)
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1、傳統(tǒng)的方法已經(jīng)很難適應(yīng)當(dāng)前股票數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的時(shí)間序列分析問(wèn)題。因?yàn)樵谶M(jìn)行預(yù)測(cè)之前，一般認(rèn)為不需要嚴(yán)格的、精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí)，在這種預(yù)測(cè)分析中一個(gè)合理的時(shí)間序列描述往往是從大量的數(shù)據(jù)集中提取出來(lái)的。因此，本文引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行股票數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的時(shí)間序列分析。
　　 本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與小波變換的股票預(yù)測(cè)模型。該模型中已處理和未處理的數(shù)據(jù)都可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，小波變換用于將大量的數(shù)據(jù)集分解為很多不同的系數(shù)和信號(hào)。這些

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