基于神经网络的混沌时间序列研究与应用

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1、’＇＇－、ｌｌ０＇２９＆开分类号：＾密级：：？Ｉ、ＵＤＣ１０１４２：单位代码：化底３寺少、寫硕壬学位论文基于神经网络的漏淹时间序列研究与应用ｉ？２０１３５３１学号．作者：魏俊达应騰学学科名称：２０１６年２月２６日—蔓誇－Ｍ独创性说明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，。尽我所知除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方夕ｈ，论文中不包含其他人己经发表或撰写的研巧成果，也不包含为获得一沈阳工业大学或其他教育机构的

2、学位或证书所使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。口‘签名１又方：魏日期：７分／关于学位论文使用授权的说明本学位论文作者和指导教师完全了解沈阳工业大学有关保留、使用目学位论文的规定，日；学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权沈阳工业大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流，可采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。（保密的论文在解密后应遵循此规定）、ｈｋ导师签名签

3、名；術；声辦＾期；ｉＭ心飞ｂ沈阳工业大学硕士学位论文基于神经网络的混沌时间序列研究与应用ResearchandApplicationofChaoticTimeSeriesbasedonNeuralNetwork魏俊达理学院作者：单位：指导教师：石鸿雁教授单位：理学院协助指导教师：单位：单位：论文答辩日期：2016年2月26日学位授予单位：沈阳工业大学摘要随着国民收入的不断提高以及人们投资观念的不断增强，保持金融市场稳定发展已经成为金融投资领域的研究热点。股票作为金融市场的重要组成部分，其价格走势一定程度上反映了金融市场的健康程度，能够及时预测

4、股票价格走势已经成为政府和投资者的头等大事。股票价格走势具有典型的非线性特征，而且对于一些复杂的系统，其内部信息蕴含着混沌特性，导致传统时间序列预测模型无法充分挖掘系统的内在特性，严重影响模型的预测效果。本文基于混沌局域法预测思想，将系统内部信息从低维空间映射到了高维空间，更充分地挖掘和恢复了系统的内在特性，并利用RBF神经网络收敛速度快、结构简单的优点以及粒子群优化算法较强的全局搜索能力，来充分挖掘相点间的演化规律，建立了基于粒子群优化RBF神经网络的混沌局域预测模型。全文主要工作如下：1）由于局域法预测效果依赖于临近点的选取，“伪临近点”的存

5、在将严重影响到局域法预测效果。为了提高局域法预测模型的精度，首先针对现有的临近点选取方法的不足，提出了基于李雅普诺夫指数改进的临近点选取方法，为建立预测模型打下基础。由于传统欧氏距离无法客观反映相点各维分量对预测的影响，根据混沌时间序列具有初值敏感性的特点，利用最大李雅普诺夫指数构造权系数对欧氏距离进行改进并构造距离关联度，将距离关联度和向量夹角余弦作为相空间中相点间的空间关系和演化趋势的评价标准，并考虑到相空间中相点的演化趋势与其前S步相点存在相关性的特点，通过追踪前S步相点的演化趋势，提出了改进的临近点选取方法。利用Lorenz方程x分量产生

6、的混沌时间序列进行仿真实验，结果表明利用改进方法选取的临近点进行预测，其预测精度比其它传统方法更高。2）针对于具有混沌特性的股票时间序列，利用RBF神经网络的收敛速度快、结构简单的优点建立了基于RBF神经网络的混沌全域预测模型，对浦发银行历史股票日收盘价进行预测，模型的预测效果不佳。基于混沌时间序列的局域法预测思想，提出了一种改进的股票价格预测模型。首先利用改进的临近点选取方法，合理选取临近点。之后利用粒子群优化算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络的权值、基函数中心c以及iji标准差，提出了改进的预测模型——基于粒子群优化RBF神经网络的混

7、沌局域预测i模型。最后实验对比结果显示，改进模型的预测精度更高，说明了改进模型的有效性。关键词：股票预测，混沌时间序列，神经网络，粒子群算法，局域预测IAbstractWiththecontinuousdevelopmentofnationalincomeandpeopleinvestmentconsciousnessgraduallystrengthened,keepinghealthydevelopmentforfinancialmarkethasbecomearesearchfocusinthefinancialsector.Stockas

8、animportantpartoffinancialmarkets,whosepricesreflectsthehealthofthef