基于混沌神经网络的股票分析及其预测

• 作者: 丁华福 张中华
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌行为 重构相空间 关联维数 Lyapunov指数 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 185-188
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2763字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.03.049

摘要

混沌动力学理论提供了证券市场中股价波动的一种分析方法.为了考察中国证券市场的价格是否存在混沌行为,以1990.12.19到2008.4.24的上海证券市场每天的收盘数据,分析了价格波动的非线性特征,通过重构相空间方法重构了1990年到2008年上证指数时问序列的奇怪吸引子,计算其关联维数,并求出其Lyapunov指数为正.从而确认了上证指数时间序列的混沌行为.神经网络是一个非线性系统,通过学习,可以实现非线性函数逼近,从而能更好地实现股票的走向预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁华福	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	3	40	2.0	3.0
2	张中华	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	1	22	1.0	1.0