基于數(shù)據(jù)挖掘的股票預測分析技術(shù)研究.pdf

1、股票市場對我國的經(jīng)濟增長具有積極的作用，如何有效地分析和預測股市一直是人們關(guān)注研究的問題。目前，計算機網(wǎng)絡(luò)與信息技術(shù)的使用對股票市場的發(fā)展空間帶來了質(zhì)的變革，股票交易市場產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)給預測技術(shù)帶來了新的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)為股票投資分析研究提供了一種新的方式和思路。由于數(shù)據(jù)挖掘中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行分布式處理、自適應學習能力和非線性信息處理等優(yōu)點，因此在股市預測分析中越來越受到人們的重視。
　　本文對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)算法和粗糙集進行了深入的研究，在充分考慮信息決策表的有效性的基礎(chǔ)上，提出了一種基于粗糙集的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(RS-BP)。該算法首先基于粗糙集理論，對決策表進行處理，然后利用BP網(wǎng)絡(luò)進行訓練。通過實驗設(shè)計我們驗證了RS-BP算法的準確性，并將RS-BP算法應用到股票預測中。通過大量實驗結(jié)果比較，帶自適應學習率的RS-BP算法的訓練時間最短，準確率最高。
　　最后本文設(shè)計了基于數(shù)據(jù)挖掘的股票交易預測系統(tǒng)，對系統(tǒng)的功能、結(jié)構(gòu)進行了詳