基于小波網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及在股市預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)較新的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，它基于由日常積累的大量數(shù)據(jù)所構(gòu)成的數(shù)據(jù)庫(kù)，從中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價(jià)值的信息—稱為知識(shí)，用于支持決策。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可用來(lái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類、預(yù)測(cè)、孤立點(diǎn)挖掘等。
　　股票市場(chǎng)在我國(guó)產(chǎn)生以來(lái)不斷成長(zhǎng)，逐步成為證券業(yè)乃至整個(gè)金融業(yè)必不可少的組成部分，成為投資者、管理者和經(jīng)濟(jì)學(xué)者共同關(guān)注的熱點(diǎn)。因而對(duì)股票市場(chǎng)走勢(shì)的分析和預(yù)測(cè)具有重大的理論意義和可觀的應(yīng)用價(jià)值,但傳統(tǒng)的線性統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果并不理想。隨

2、著非線性理論和人工智能技術(shù)的發(fā)展，小波分析和小波網(wǎng)絡(luò)等成為金融市場(chǎng)強(qiáng)有力的分析和預(yù)測(cè)工具。
　　本文致力于研究將小波網(wǎng)絡(luò)引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以便對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。在研究了股票分析技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、小波網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造和學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上，給出一種新的小波網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造學(xué)習(xí)算法，建立應(yīng)用于股市預(yù)測(cè)的非線性組合預(yù)測(cè)模型。主要工作如下：
　　1、通過(guò)對(duì)影響股市價(jià)格波動(dòng)的因素、股票現(xiàn)行預(yù)測(cè)方法的分析，論證了通過(guò)小波網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)股市行情這種非線性的動(dòng)力

3、系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的必要性。
　　2、通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)背景知識(shí)進(jìn)行研究，論證了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是非常有應(yīng)用前景的一種數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，用此技術(shù)可以來(lái)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以便預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的未來(lái)趨勢(shì)。
　　3、通過(guò)對(duì)小波網(wǎng)絡(luò)的背景知識(shí)學(xué)習(xí)，給出一種新的小波網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造學(xué)習(xí)算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了此算法的有效性，并應(yīng)用基于此算法的小波網(wǎng)絡(luò)建立非線性組合預(yù)測(cè)模型，給出預(yù)測(cè)模型的原理和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，選取訓(xùn)練樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和組合函數(shù)后，