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小波神经网络在股价预测中的应用

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摘要 本文提出利用小波分解与重构技术构建小波神经网络短期预测模型的方法。通过仿真实验确定了模型中重构的尺度,并对个股收盘价进行仿真实验,实验结果表明小波神经网络预测效果很好,具有实际的推广应用价值。
作者 范雯 张蒲临
出处 《科技传播》 2011年第14期187-188,共2页 Public Communication of Science & Technology
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参考文献3

二级参考文献23

  • 1李民,邹捷中,李俊平,梁建武.用ARMA模型预测深沪股市[J].长沙铁道学院学报,2000,18(1):78-84. 被引量:22
  • 2Packard N H, Crutchfield J P, Farmers J D, et al.Geometry from a time series[J]. Phys Rev Lett, 1980(45):712--716.
  • 3Takens F. Detecting strange attractors in fluid turbulence [A]. Rand D, Young L S. Dynamical systems and turbulence[C]. Berlin: Springer, 1981.366--381.
  • 4Martinerie J M, Albano A M, Mees A I, et al.Mutual information, strange attractors, and the optimal estimation of dimension[J]. Phys Rev A, 1992(45) : 7058-- 7064.
  • 5Kugiumtzis D. State space reconstruction parameters in the analysis of chaotic time series--The role of the time window length[J]. Physica D, 1996(95): 13--28.
  • 6Kim H S,Eykholt R,Salas J D. Nonlinear dynamics,delay times, and embedding windows [J]. Physica D,1999(127) :48--60.
  • 7Rosenstein M T, Collins J J, De Luca C J. A practical method for calculating largest Lyapunov exponents from small data sets[J]. Physica D, 1993(65) : 117--134.
  • 8Wolf A, Swift J B, Swinney H L, et al. Determining Lyapunov exponents form a time series [J]. Physica D,1985(16):285--317.
  • 9Abarbanel H D I. Analysis of observed chaotic data[M]. New York : Springer-Verlag, 1996.
  • 10Gibson J F, Farmer J D, Casdagli M, et al. An analytic approach to practical state space reconstruction[J]. Physica D, 1992(57) : 1-- 30.

共引文献71

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