基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡股票預測研究開題報告

1、中國地質大學長城學院畢業(yè)設計（論文）開題報告學生姓名吳繼敏學號043120304專業(yè)班級電氣1203指導教師路靜職稱研究生單位信息工程系課題性質設計■論文□課題來源科研□教學□生產□其它■畢業(yè)設計（論文）題目基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡股票預測研究一、課題研究的目的和意義課題研究的目的和意義本課題意義，股票市場是國民經(jīng)濟的‘晴雨表’和‘報警器’，其作用不僅被政府所重視，更受到廣大投資者的關注。對股票投資者來說，未來股價變化趨勢預測越準確，對利潤的

2、獲取及風險的規(guī)避就越有把握；對國家的經(jīng)濟發(fā)展和金融建設而言，股票預測研究同樣具有重要作用。因此對股票內在性質及預測的研究，幫助投資者掌握投資的方法，使投資者能更好的預測和分析股市，選擇股票進行投資，優(yōu)化組合投資，降低投資風險，獲得最大收益。具有重大的理論意義和誘人的應用前景。隨著計算機、人工智能尤其是專家系統(tǒng)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術逐漸成熟并開始應用于各個領域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種由大量簡單神經(jīng)元廣泛相互聯(lián)接而成的非線性映射或自適應動力

3、系統(tǒng)，恰好能有效解決股市價格預測處理中常見的困難，因此它很快在股市預測分析與處理領域得到了廣泛的應用。二、國內外研究現(xiàn)狀二、國內外研究現(xiàn)狀自股市出現(xiàn)以來，股市預測便受到了學術的研究，提出了許多預測分析方法。1.證券投資分析方法分析預測股價變化的趨勢和方向，主要分為基本分析法，技術分析法。2.時間序列分析法通過建立股價與綜合指數(shù)的時間序列辨識模型，如傳統(tǒng)的隨機游走模型（RW），自回歸移動平均模型（ARMA），其次非平穩(wěn)模型（ARTMA）等

4、來預測未來股價變化。3、其他預測方法專家評估法、市場調查法等定型方法，馬爾可夫法、判別分析法等定量分析法等。4.人工智能方法三、設計研究的內容及功能三、設計研究的內容及功能內容：（1）神經(jīng)網(wǎng)絡基本理論及RBF算法；六、參考文獻六、參考文獻[1]弓瑞明；上證指數(shù)波動動態(tài)特性與驅動型因素分析[D].天津財經(jīng)大學，2012[2]趙長城；耿釵.基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的股票預測與研究[J].經(jīng)濟研究導刊，2014（10）[3]孫偉；郭金華；夏冰.基于R

5、BF神經(jīng)網(wǎng)絡的股票預測與研究[J].黑龍江科技信息，2010（22）[4]魏文軒；改進型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在股票市場預測中的應用[J].統(tǒng)計與決策，2013(15)[5]李革；基于LM算法優(yōu)化的RBF網(wǎng)絡學生體質綜合評價模型[J].河池學院學報，2015（2）[6]王偉臣；股票圖形和趨勢交易法[M].機械工業(yè)出版社，2012年1月[7]朱凱；精通MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡[M].電子工業(yè)出版社，2011年1月[8]MarisolSoval.Cpa

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