基于RBF神经网络的股票走势预测模型.doc

学士学位论文

题目基于RBF神经网络的股票走势预测模型
学生殷继平
指导教师于延讲师
年级2006级
专业计算机科学与技术
系别计算机科学与技术
学院计算机科学与信息工程

哈尔滨师范大学
2010年5月

摘要：股票市场是极其复杂的非线性动力学系统，诸多复杂因素掺杂于其中，使得股市预测异常困难。而神经网络作为非线性动力学系统，具有很强的容错性、自适应性知非线性映射能力，具有可逼近任意非线性连续函数的学习能力和对杂乱信息的综合能力，应用RBF神经网络这种强有力的非线性工具进行研究并进行预测具有着实在的价值、内在的一致性。
关键词：RBF；神经网络；股票走势；预测模型

目录
第一章引言
1.1选题依据与意义
1.2国内外研究现状及发展趋势......................................................................................1
1.2.1股市预测研究现状..................................................................................................2
1.2.2神经网络应用现状及发展趋势..............................................................................3
1.3论文的研究方法及预期成果.......................................................................................5
1.3.1研究方法及研究路线..............................................................................................5
1.3.2预期成果..................................................................................................................6
1.4本文工作及章节安排…………………………………………………………………6
第二章理论基础与模型分析
2.1股票知识.......................................................................................................................7
2.1.1股票投资技术分析..................................................................................................7
2.1.2股市预测面临的主要难题......................................................................................8
2.2遗传算法.......................................................................................................................8
2.2.1基本思想..................................................................................................................9
2.2.2基本遗传算法的构成要素及基本实现技术.........................................................10
2.3RBF网络的结构与分类.............................................................................................13
2.3.1RBF网络的结构....................................................................................................13
2.3.2RBF网络的分类..................