结合粗集的神经网络在股价预测中的研究与应用

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1、北京工业大学硕士学位论文结合粗集的神经网络在股价预测中的研究与应用姓名：韦艳玲申请学位级别：硕士专业：软件工程指导教师：蔡建平;李春贵20071201摘要摘要股票市场是经济的“晴雨表"和“报警器"。因此，对股票价格预测的研究，对于投资者和政府来说，都具有重大的应用价值和理论意义。但是，由于股票市场的内部结构复杂，外部因素多交，如果仅仅利用传统的预测工具进行股价预测，就越来越显得力不从心。所以，总结抽象出隐藏在大量股票交易数据中的有用信息，使之真正成为可以利用的宝贵资源，就成为一个迫切需要解决的问题。基于此，本文主要从以下几个方面进行

2、了研究。(1)选用粗集数据预处理的神经网络作为本研究的解决方案。数据挖掘技术能从海量数据中找出有价值的信息。在比较了众多的分类方法的基础上，结合本文研究的主题，分析了神经网络和粗集的优缺点后，将粗集作为神经网络的预处理的一个环节，通过属性约简，消除样本冗余和噪声。神经网络采用改进的BP算法，收敛速度快，可跳过局部极小点。(2)提出一种改进的粗集连续属性离散化算法。为了更合理地使用技术指标，提高计算效率，寻求合理的连续属性的离散化分割点，本文在已有算法的基础上，基于数据统计性质启发的信息熵，并满足相容性指标，通过引入样本数据的统计性质

3、作为启发式知识，把原来的全局搜索变为局部搜索问题，提出了改进算法。(3)设计开发股价预测系统。以本文采用的基于粗集预处理的神经网络方法为基础，将其研究成果应用于股市实践中，用该系统进行了股价预测实验。并把本文采用的方法与BP网络方法进行了计算效率与精确率两方面对比分析。实验结果表明在这两方面本文采用的方法均优于BP网络方法。本文的研究成果，为股票市场信息分析提供了一种新的方法和手段，也为进一步发展完善股市交易分析系统提供了新的思路。本文的研究，有利于证券监管部门更有效地实现对上市公司和股票市场的监管，有利于投资者深入了解股票价格的未

4、来趋势，从而更好地维护股票市场利益相关者的利益。关键词：数据挖掘；袒集；神经网络；股价预测北京T业人学T程硕}j学位论文AbstractStockmarketiseconomicbarometerandalarmwhosefunctionisnotonlyvaluedbygovernmentbutalsoconcemedinvestors．Itspredictivemethodhasgreatapplicationvalueandtheoreticalsignificance．Butbecauseofthecomplexityoft

5、heStockmarket，thetaskoffinancialforecastingisverydifficult．TraditionalforecastingmethodscouldnotmeettherequiremenLSoitisnecessarytodevelopanewforecastingsystem．Thispaperdevelopsthemaincontentsasfollows．(1)Themethodofneuralnetworkpre—arrangingroughsetdataisselectedassol

6、utiontotheresearchofthispaper．DataMiningcanfindvaluableinformationfromsomuchdata．Theworkisonthegroundofcomparingmanysortingmethods，analyzingthecharactersofneuralnetworkandroughset．Roughsetisusedtopredigesttheinputinformationandeliminatetheredundantinformationandnoiseas

7、asegmentinadvanceofneuralnetwork．TheimprovedmethodofBPusedbyneuralnetworkisastringentfastandCanskiplocalminimalpoint．(2)Acontinuousproperty7Salgorithmofdiscretizationofroughsetbasedoninformationentropywhichkeepsupthecompatibilityofdecisiontablesisinvestigated．Thepurpos

8、esoftheworkaletoreasonablyusetechnologyindex，raisethecomputingefficiencyandseekreasonablepointsofdiscretizationwhichh