基于小波神经网络的深证300成分指数的预测

• 作者: 付宏睿 俞建宁 张建刚 张旭东 郭兰平
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 深圳300成分指数 预测 数值仿真
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 电子·自动化
• 页码范围: 49-52
• 分类号: TP18|F224
• 字数: 1245字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425-B.2011.06.011

摘要

通过对小波神经网络的分析,建立了小波神经网络模型,使其具有更好的预测性能.然后利用该模型对深圳300成分指数(2010-06-01到2010-09-30)进行了非线性逼近.通过Matlab软件对该网络的训练进行了数值仿真.仿真结果表明:该网络模型对金融时间序列进行预测是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞建宁	兰州交通大学数理与软件工程学院	117	554	11.0	16.0
2	张建刚	兰州交通大学数理与软件工程学院	135	511	11.0	14.0
3	张旭东	兰州交通大学数理与软件工程学院	8	64	5.0	8.0
4	郭兰平	兰州交通大学数理与软件工程学院	7	61	5.0	7.0
5	付宏睿	兰州交通大学数理与软件工程学院	6	26	4.0	4.0