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股市预测中的小波神经网络方法的研究  
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【英文篇名】 Application of the Wavelet Neural Network in the Prediction of Stock Market
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【作者】 姚洪兴; 盛昭瀚;
【英文作者】 YAO Hong xing 1; 2; SHENG Zhao han 1 (1.Graduate School of Management Science and Engineering; Nanjiang University; Jiangsu Nanjiang 210093; 2.Faculty of Science; Jiangsu University; Jiangsu Zhengjiang 212013);
【作者单位】 东南大学经济管理学院; 江苏大学理学院 江苏南京; 江苏镇江;
【文献出处】 管理工程学报 , Journal of Industrial Engineering and Engineering Management, 编辑部邮箱 2002年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 小波神经网络; 股市预测; 相空间重构; 混沌;
【英文关键词】 Wavelet neural network; stock market prediction; phase space reconstruction; chaos;
【摘要】 本文首先论述了股市时间序列中的明显随机性 ,可能是由于非线性确定性系统中混沌行为的缘故 ,利用混沌的确定性可以进行短期预测。混沌时间序列预测首先要重构相空间 ,接着充分利用小波变换时频分析的局部化特性 ,提出了一种改进的小波网络结构 ,探讨了股市预测模型问题。经实例验证 ,该方法能有效地提高预测精度 ,避免了人工神经网络模型和指数自回归的固有缺陷。
【英文摘要】 This paper briefly discusses apparent randomness in stock market time serials first; it may be due to chaotic behavior of a nonlinear but deterministic system. It is possible to make short term prediction by using the determinism. This is done by making full use of the advantages of wavelet transform time frequency localization, the paper proposed an improved wavelet network structure, and the model for stock market prediction was considered. It can be seen from the example that this method can effectivel...
【基金】 国家自然科学基金资助项目 ( 6 98740 0 4); 校高级人才资金资助 ( 16 830 0 0 0 2 7)
【分类号】 F224
【正文快照】 引言随着我国股票市场的迅速发展 ,预测分析在国内投资界也获得广泛使用 ,股价的运动不外乎产生于线性确定系统、非线性确定系统、线性随机系统、非线性随机系统。如果证券价格是以线性方式对信息作出反应 ,投资者不仅具有长短期记忆能力 ,而且证券价格对信息的反应具有累加性

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