基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票數(shù)據(jù)挖掘的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、股票市場(chǎng)投資者希望能夠?qū)墒兄笖?shù)和股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘能從大量的、有噪聲的、模糊的股票交易數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的有用的信息和知識(shí)。在數(shù)據(jù)挖掘中常常采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理、自適應(yīng)自組織、聯(lián)想記憶及容錯(cuò)和健壯性等特點(diǎn)，能夠探測(cè)出數(shù)據(jù)集合的非線性關(guān)系。通過(guò)對(duì)股票預(yù)測(cè)領(lǐng)域的分析與研究，表明運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有對(duì)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)與良好的技術(shù)可行性。 論文在探討了股票交易數(shù)據(jù)中含有大量噪聲數(shù)據(jù)

2、的原因，總結(jié)多種股票預(yù)測(cè)分析技術(shù)與方法，深入分析對(duì)數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論與相關(guān)算法的，提出基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)股票交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘方案，并詳細(xì)介紹了對(duì)股票價(jià)格預(yù)測(cè)軟件的設(shè)計(jì)方法與實(shí)現(xiàn)技術(shù)。 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中，運(yùn)用了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原理與方法設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，并將110多萬(wàn)條股票交易數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。 在知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程中，按照數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程與方法，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)預(yù)處理獲得可用的需要分析的股票數(shù)據(jù)集。通

3、過(guò)運(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)股票數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，通過(guò)對(duì)歷史股票交易數(shù)據(jù)變化規(guī)律的學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)涵在股票交易數(shù)據(jù)中的知識(shí)模式，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)股票的交易價(jià)格。 在軟件技術(shù)實(shí)現(xiàn)中，根據(jù)人工神經(jīng)的理論的原理，應(yīng)用MATLAB運(yùn)行時(shí)服務(wù)器與MATLAB人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱技術(shù)，開發(fā)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票數(shù)據(jù)挖掘軟件，運(yùn)用該軟件分別對(duì)金融、地產(chǎn)、鋼鐵和化纖行業(yè)中的隨機(jī)選擇的24支股票的477個(gè)股票交易日股票數(shù)據(jù)做為訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，分別對(duì)股票交易價(jià)