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文章使用1995~2010年的湖北省宏观经济指标数据作为住房需求影响因素,分别应用BP神经网络和基于主成分分析的BP神经网络对湖北省城镇居民住房需求进行了预测和对比.研究表明基于主成分分析的BP神经网络可作为预测城镇居民住房需求的一种行之有效的方法.最后,提出了进一步研究的展望和建议. 相似文献
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在研究神经网络算法和主成分分析理论的基础上,针对股票市场的高度非线性特征,结合主成分分析预处理方法,对原始交易数据进行降维,减少数据规模,提出一种改进的RBF神经网络模型对股票市场进行预测.通过实验对比表明,文章提出的模型具有收敛速度快、预测准确度高等特点,应用前景较好. 相似文献
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基于som网络-主成分-BP网络的股价预测 总被引:5,自引:1,他引:4
文章提出一种基于som网络-主成分-BP网络预测模型,用于股市收盘价的实时预测。首先采用som神经网络将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用主成分分析方法对影响目标数据的众多变量进行降维处理,在此基础上,构建了股市收盘价的BP神经网络预测模型,大大改善了预报的精度和效率,通过对采集的股市数据进行测试,表明本文提出方法的有效性。 相似文献
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量化选股一直是金融领域研究的热点。随着人工智能技术的空前发展,量化选股方法取得了很大进步。本文构建了基于核主成分遗传算法改进的支持向量回归机人工智能选股模型(KPCA-GA-SVR),并基于沪深股市股票基本面及交易数据,分别从短期和中长期对其选股性能和预测精度进行了实证分析。主要结论为:①遗传算法(GA)改进的SVR较传统模型预测精度更高,且避免了过度拟合;②与采用主成分降维技术的PCA-GA-SVR模型相比,基于核主成分特征提取的KPCA-GA-SVR模型,具有更好模型稳健性及预测准确性;③中长期内该模型的预测误差随滑窗长度的增加有降低趋势,且一年期预测精度最高;短期内不同滑窗下,一周的预测效果最佳。本研究对个人投资者的投资决策及国家宏观监控股市动态变化都具积极意义。 相似文献
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为了提高金融时序预测的准确性及泛化性,文章提出了基于主成分分析法和注意力机制来优化长短时记忆模型(PCA-Attention-LSTM)的消费行业板块指数预测方法。首先对指数日常数据生成技术指标,然后通过主成分分析法提取重要特征,根据长短时记忆神经网络(LSTM)学习输入特征的内部变化规律,并利用注意力机制计算LSTM隐层状态的不同权重,最后结合注意力权重和LSTM神经网络进行指数预测。结果表明,优化后的LSTM模型对消费行业板块指数走势具有较强的预测能力。此外,在预测方法的基础上引入了股票的异同移动平均线和均线指标,提供了一种每日轮动自动捕捉交易点的短频量化交易策略。 相似文献
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江苏省全社会用电量预测 总被引:2,自引:0,他引:2
本文建立了江苏省全社会电力需求量的主成分回归模型,得到主成分后,根据数据自身的特点,分别选择了二次多项式、三次多项式和生长模型,将主成分与全社会用电量两个变量进行回归,得到预测模型,然后根据江苏省十一五规划的要求,对江苏省2006-2010年的全社会电力需求量进行了预测。 相似文献
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我国GDP时间序列的模型建立与预测 总被引:3,自引:1,他引:2
本文利用统计软件对我国1952年到2005年的实际GDP时间序列数据进行了分析,分别建立了ARMA模型和Holter-Winter非季节短期预测模型,并对2006年到2010年的全国GDP进行了预测。结果表明两个模型都有很好的预测效果。 相似文献
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一、包含趋势和季节成分的ARMA模型
在经济领域里,根据一个经济变量的时间序列数据来建立经济计量模型并以此模型对该变量的未来趋势进行预测已经得到了广泛的应用,其中比较成熟的建模技术有:趋势建模、季节性建模、周期建模(ARMA模型)以及它们的混合建模. 相似文献
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文章从深度学习技术角度出发,将技术分析指标、基本面分析指标与混合循环神经网络模型相结合构建新型股价预测模型,并提出滚动样本预测评价法检验股价预测模型的长期有效性。研究发现,相较于以往研究模型,基于LSTM模型和GRU模型构建的混合循环神经网站模型能更有效地提取技术分析指标和基本面分析指标的数据特征,从而给出预测个股股价的最优网络结构;该混合循环神经网络模型在长期预测上具有更高的预测精度。 相似文献
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本文采用主成分分析方法确定模型变量,建立多元判别分析(MDA)、Logistic回归和改进型BP神经网络模型进行财务困境预测。结果表明,神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型,而后两者的判别效果接近,神经网络模型更适合于财务困境预测。但三种模型的长期预警能力不够理想,提出建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测新方法。 相似文献
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股指期货预测模型构建及其应用效果分析 总被引:2,自引:0,他引:2
文章选择股指期货价格以及基差预测这一理论界和实务界共同关心的问题为研究对象,使用香港恒生期货数据为样本,分别采用时间序列ARIMA、ARMA模型对恒生期货连续指数的日收盘价对数序列LHF和基差序列BASIS进行建模分析,并利用预测误差检验量对模型样本外的预测效果进行了实证研究.结果表明,ARIMA(3,1,3)模型很好地拟合和预测了股指期货指数对数LHF序列的走势,达到了预测目的;ARMA(1,1)和ARMA(3,3)模型在预测精度方面不甚理想但基本刻画了基差序列的变动趋势. 相似文献
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由于单一的AR、MA和ARMA模型不能很好地匹配复杂的电价时间序列数据,因此传统的Box-Jenkins方法不能很好地进行电价预测。文章提出了基于模糊Box-Jenkins的电价建模和短期预测方法。引入模糊策略,生成分别对应Box-Jenkins方法中的AR,MA,ARMA三个模型的模糊因子,再通过模糊因子对三个模型进行模糊综合。对浙江省电力市场电价数据的仿真表明,在电价序列不能较好地匹配Box-Jenkins方法中各模型的情况下,模糊Box-Jenkins方法能取得更好的预测效果。 相似文献
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本文旨在研究基于fused惩罚的稀疏主成分分析方法,以适用于相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据情形。首先,从回归分析角度出发,提出一种求解稀疏主成分的简便思路,给出一种广义的稀疏主成分模型—— GSPCA模型及其求解算法,并证明在惩罚函数取1-范数时,该模型与现有的稀疏主成分模型——SPC模型的求解结果一致。其次,本文提出将fused惩罚与主成分分析相结合,得到一种fused稀疏主成分分析方法,并从惩罚性矩阵分解和回归分析两个角度,给出两种模型形式。在理论上证明了两种模型的求解结果是一致的,故将其统称为FSPCA模型。模拟实验显示,FSPCA模型在处理相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据集上的表现良好。最后,将FSPCA模型应用于手写数字识别,发现与SPC模型相比,FSPCA模型所提取的主成分具备更好的解释性,这使得该模型更具实用价值。 相似文献