基于小波與神經網絡的非參數模型及其應用研究.pdf

1、——————————————————————————————————————一。凌菱莓或發(fā)表該論文涉及的研究內容時；‘會注明西安理工大學!；；西安理工大學擁有學位論文的墨i疆蔞如下使用權，1，j’包括；警?？梢员４鎸W位論文；、可以采用影剮，縮印或其他復制手段保存；董：甏豢：論文知：。軻以查閱或借閱一本人授權西安理墨太學對學位論文全部內容編入冷耥數據庫：≈o籜荔”＼’。，■’一：?！觯琷一一。，礦r■j每≤裝進符檢索。；本學位論文全部或部

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3、0，竹，。tjr，，1一，nj01‘s：’1‘，行1r。、’1純，一絕=：囊；‰幸，捧毋，、托帶饕每!秘母j$。漳：技術保密的學位論文；按照《西安理工大學學位論文技術保密申請表》內容進行保密(附j畢篇節(jié)奠。。’。。i：，，i‘，，；j，‘jcj，，，、20，，■’^諱毒等未《西安理輯％0#弓?！?=l，蔫：靜‰二咎保密j若非锨結糝謗轉％擄端?。赫ト杜筒判蹶脛针眩?，。韉一毪7轉誓勞‘乞糯：銹二轉備、扣!斧拳％j二勞轉絮芬張等0：椎端鬻

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5、名：麴整!日簽名：齜本文將小波分析與神經網絡、可加外生變量的非參數模型相結合對上證綜指月度收盤指數進行研究，該方法發(fā)揮了小波分析的時頻局部化特征和神經網絡的非線性映射功能，同時又考慮了影響股票價格的外界因素，具有較好的預測效果。本文的主要研究內容如下：1考慮到外界因素對股票指數的影響，應用灰典型相關分析法對上證綜指的影響因素進行分析，分析結果表明：貨幣供應量是影響上證綜指的一個重要影響因素。2首先對上證綜指月度收盤指數建立了NAR模型，

6、并對其進行了預測；然后，將貨幣供應量作為外生變量引入到模型中，建立了上證綜指的NARX模型并進行預測；最后將NARX模型的預測結果與NAR模型的預測結果作比較。結果表明：NARX模型的預測效果優(yōu)于NAR模型。3首先對上證綜指月度收盤指數和貨幣供應量進行小波分解和重構，分別得到它們的近似序列和細節(jié)序列。然后，對上證綜指建立了基于小波的NARX模型，即分別對近似序列和細節(jié)序列建立NARX模型，并分別進行預測，再將兩部分的預測值疊加作為最終的

7、預測值；同時，對上證綜指建立了基于小波的NNNARX模型，即對近似序列建立BP神經網絡模型，對細節(jié)序列仍然建立NARX模型，并分別進行預測，再將兩部分的預測值疊加作為最終的預測值；最后，將上證綜指的NAR模型、NARX模型、基于小波的NARX模型、基于小波的NNNARX模型這四個模型的預測效果進行比較。結果表明：基于小波的NNNARX模型的預測精度最好，基于小波的NARX模型的預測精度次好，NAR模型的預測精度最差。關鍵詞：上證綜指月度