文档介绍：:..文章编号:1004-4280(2009)01-0053-03基于三阶灰色神经网络的股指预测房毅宪,李胜正(山东轻匸业学院数理学院,山东济南250353)摘要:将三阶灰色模型(GM(3J))与神经网络模熨进行有机的组合,建立新的三阶灰色神经网络模型,并以中国般票市场上证指数为例进行预测。实证表明,新侦测模和的模拟精度较现有方法更为精确•更具有实用价值。关键词:神经网络;灰色理论;三阶灰色神经网络;股价预测中图分类号:TP273 文献标识码:ATheforecastofstockpricewith3・worksFANGYi-xian,LISheng-zheng(SchoolofMathematicsandPhysicstShandongInstituteofLightIndustry,Jinan250353wChina)Abstract:biningathirdordergreymodel(GM(3,1))worksmodel・Moreover,positeindexofstockmarketinChinacanbeforecastedbyusingthemodel・Theresultshowsthatsimulationprecisionofthisnewforecas:works;greytheory;works;forecastofstockprice收稿日期:2008-11-26作者简介:房毅宪(1981-),男•山东省诸城市人,山东轻工业学院数理学院助教■学历主要从爭神经网络人工智能的应用・0引言灰色系统理论已广泛应用于社会、经济等领域并取得一系列成果⑴。灰色系统理论应用于股市预测也取得一定成绩⑵。、□适应和自学习能力的复杂非线性系统⑶。神经网络在股市预测模型建造的合理性及实用性方面貝•有独特的优势。本文将三阶灰色预测模型(GM(3,1))⑷与神经网络预测模型有机地结合起来,建立一种新的三阶灰色神经网络的预测模型。首先给出三阶灰色神经网络的预测模型的构建过程,然后对模型进行实证分析,最后得出结论。研究表明,该模型的模拟预测精度更为精确,可作为股市人盘指数预测的有效工具。I三阶灰色神经网络预测模型(GN・NM(3,1))GM(1,1)只有一个指数分就,随君时间的发展过程是单调的,反映不出摆动的情况。而CM(3,1)是三阶模型,有三个待征根,能反映单•调的、卄:单调的或抿动的(振荡的)情况,因此,基于GM(3,l)建立的三阶灰色神经网络模型(GNNM(3,1))能也好地反应不确定性问题。GNNM(3,I)的算法如卜•:(I)给定下列序列:有相应的一次累加序列:X⑴小⑴(小八0,1,2,…,/V-1;其中:%(,)(0=Lx(0)(M为一次累加序列;并有相应的多次累减序列:⑴:{&»(/)}其中H2,…理-,3;则GW(3,1)的三阶灰微分方程为a⑶+X⑴ga⑵+叱⑴X⑴+诃=/>(1)其中:Z⑴为X⑴的紧邻域均值生成序列,三阶灰微分方程(1)的白化方程为¥朽字+/护+仲⑴⑴汀(