文献类型：期刊文章

作　　者：张坤[1] 郁湧[2] 李彤[2]

机构地区：[1]楚雄师范学院数学系,云南楚雄675000 [2]云南大学软件学院,云南昆明650091

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家自然科学基金项目(60463002)

年　　份：2009

卷　　号：30

期　　号：23

起止页码：5496-5498

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对股票价格构成的时间序列具有随机性与偶然性,传统的单一模型很难满足建模要求的问题,提出一种基于小波和神经网络相结合的股票预测模型。将股票价格进行小波分解成尺度不同的分层数据,分别利用Elman神经网络预测各层数据,将各层的预测结果使用BP神经网络合成最终预测结果。通过实际的股票价格对该模型进行验证,结果表明,该组合模型具有较高的预测效果,可以提高股票价格预测的准确率。

关 键 词：小波 神经网络 预测模型  股票 时间序列

分 类 号：TP183]