基于GD-FNN的金融股指預測模型
2010-12-31 00:00:00孫彬李鐵克張文學
計算機應用研究 2010年9期
摘要：針對股票市場內部結構復雜性和外部因素多變性，構建一種基于橢圓基函數且能夠動態調整網絡結構的廣義動態模糊神經網絡模型對金融股指進行預測。以上證指數為例，在價格和成交量的基礎上，將與股票市場密切相關的宏觀經濟指標引入模型預測指標體系。通過滑動時間窗對數據集進行處理，提高了模型預測準確性并降低了運算時間。與其他神經網絡模型預測效果進行比較，結果表明提出的模型具有較好的預測效果。
關鍵詞：廣義動態模糊神經網絡；金融股指預測；預測指標體系；動態模糊規則抽取；滑動時間窗；金融非線性系統辨識
中圖分類號：F830.91；TP183 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2010)09－3272－04
