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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:

期数:

2009年03期

页码:

185-188

栏目:

应用开发研究

出版日期:

1900-01-01

文章信息/Info

Title:

Analysis and Prediction of Stock Based on Chaotic Neural Networks

文章编号:

1673-629X（2009）03-0185-04

作者:

张中华¹ 丁华福²

[1]哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院[2]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

Author(s):

ZHANG Zhong-hua¹;  DING Hua-fu²

[1]Sch. of Computer and Techn., Haerbin Univ. of Sci. and Techn[2]Sch. of Computer and Techn. ,Haerbin Univ. of Industry

关键词:

混沌行为; 重构相空间; 关联维数; Lyapunov指数; 神经网络

Keywords:

chaotic behavior;  reconstructed phase space;  correlated dimension;  Lyapunov exponent;  neural network

分类号:

TP183

文献标志码:

A

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年上证指数时间序列的奇怪吸引子，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。

Abstract:

:The chaotic dynamics theory has provided an analytic method to stock price volatility in the stock market. To find out whether the price of stock has the chaotic behavior, has analyzed nonlinear character of the stock price, based on the close index of s

备注/Memo

备注/Memo:

国家自然科学基金(60736014)张中华(1981-)，男，山东人，硕士研究生，研究方向为神经网络；丁华福,博士，教授，硕士生导师，研究方向为自然语言处理、数据挖掘。

常用功能

更新日期/Last Update: 1900-01-01