基于混沌时间序列分析的股票价格预测

• 作者: 程瑜蓉 郭双冰
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 经济
• 关键词: 混沌时间序列 股票价格 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 469-472
• 页数: 4页
• 分类号: F830.59
• 字数: 2132字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2003.04.029

摘要

根据股票市场是非线性动力系统的假设,利用混沌理论对混沌时间序列的分析方法,提出了股票价格预测方法.同时利用重构相空间的嵌入维数和延迟时间分别确定经向基函数模型网络的结构和训练样本对,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,并与前馈神经网络模型相比,可得到较好的预测结果,因而在股票时间序列预测中有广泛的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程瑜蓉	成都理工大学商学院	2	68	2.0	2.0
2	郭双冰	电子科技大学应用数学学院	9	364	8.0	9.0