基于神經網絡和小波變換的股票時間序列預測方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、傳統(tǒng)的方法已經很難適應當前股票數(shù)據(jù)預測的時間序列分析問題。因為在進行預測之前，一般認為不需要嚴格的、精確的數(shù)學模型。同時，在這種預測分析中一個合理的時間序列描述往往是從大量的數(shù)據(jù)集中提取出來的。因此，本文引入了人工神經網絡模型來進行股票數(shù)據(jù)預測的時間序列分析。
　　 本文提出了一種基于神經網絡與小波變換的股票預測模型。該模型中已處理和未處理的數(shù)據(jù)都可以作為神經網絡的輸入，小波變換用于將大量的數(shù)據(jù)集分解為很多不同的系數(shù)和信號。這些

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