文档介绍：科技情报开发与经济 SCI-TECH INFORMATION DEVELOPMENT & ECONOMY 2008 年第 18 卷第 30 期
文章编号:1005-6033( 2008) 30-0151-02 收稿日期:2008-09-15
基于 RBF 神经网络的股市预测及 MATLAB 实现
乐励华,温荣生,朱辉
( 东华理工大学数学与信息科学学院,江西抚州,344000)
摘要:RBF 网络是一种有效的前向型神经网络, 适合于非线性时间序列金融系统的
预测。以中国银行的实际收盘价作为预测对象,介绍了基于 MATLAB 的 RBF 神经网络
应用。
关键词:RBF 神经网络;股市预测;MATLAB
中图分类号: 文献标识码:A
随着股票市场在我国不断发展股票投资已经成为人们日常生活的根据已知的输入和对应的目标及给
, X=( x1,x2,…,xm) T=( t1,t2,…,tp) ,
一个重要组成部分,研究上市公司股票价格的未来走势、预测某公司的定的扩展常数 c, 重复训练网络直到满足误差要求, 求得两层最终权值
股票价格不仅有着极其诱人的应用价值也具有重大的理论意义备受从理论上说这种非线性映射关系可以逼近任意连续非线性函数
, , , w1,w2, , 。
投资者和学术界关注股市变化莫测是一个极其复杂的系统影响因素
。, , 用神经网络进行股票价格预测
太多,要从理论上彻底弄清股市的变化机理将十分困难。但股市确实隐 2 RBF
含着规律性,利用神经网络具有逼近任意非线性连续函数的能力,建立
MATLAB 神经网络工具箱
输入与输出之间的函数关系, 就可能从历史资料归纳出股价未来的走
MATLAB 作为国际公认最优秀的数学应用软件, 它集数值分析、矩
势,许多研究结果都指出利用神经网络预测股市可以获得较好的结果。
阵运算、信号处理和图形显示于一体,综合了 Windows 环境的图形用户
本文侧重于 RBF 神经网络预测股票价格和 MATLAB 软件结合的技
界面及 C/C++的优点,用它开发软件比较简单,对软件制作人员的要求
术实现研究,在学科相互交叉的当代,为跨学科的科学工作者减轻对相
较低,开发周期也较短,构成了一个方便的、界面友好的用户环境。
关学科、领域的知识和技术的要求,有效地提高工作效率提供一些参考。
MATLAB 还提供了功能强大的工具箱函数,并允许用户构造自己的
工具箱函数很容易由用户自行扩展神经网络工具箱为我们
1 RBF 神经网络理论, 。 MATLAB
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
RBF( 径向基) 神经网络是一种前馈式神经网络,它由输入层、隐含行训练和仿真。
层和输出层组成其结构见图设网络的输入为网络输神经网络工具箱中的函数用来设计径向基函数网络它
, 1。( x1,x2,…,xm) , newrbe( ) ,
出为隐含层第个神经元的输入为的调用格式为其中和分别为输入样本向
( y1,y2,…,yp) , i : :net=newrbe( P,T,spread) 。 P T
量、输出目标向量;该函数利用迭代方法设计径向基函数网络,每迭代一