灰色神经网络在股价预测中的应用研究

基于Bp神经网络的股票预测

基于B p神经网络的股票预测 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】

小波神经网络的时间序列预测短时交通流量预测.doc

%% 清空环境变量 clc clear %% 网络参数配置 load traffic_flux input output input_test output_test M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数 n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数 %权值初始化 Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij=randn(N,n);Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a=randn(1,n);a_1=a;a_2=a_1; b=randn(1,n);b_1=b;b_2=b_1; %节点初始化 y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); %权值学习增量初始化 d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n);

d_b=zeros(1,n); %% 输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input'); [outputn,outputps]=mapminmax(output'); inputn=inputn'; outputn=outputn'; %% 网络训练 for i=1:maxgen %误差累计 error(i)=0; % 循环训练 for kk=1:size(input,1) x=inputn(kk,:); yqw=outputn(kk,:); for j=1:n for k=1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N y=y+Wij(k,j)*temp; %小波函数 end end

自动化工程案例分析

《自动化工程案例分析》课程总结报告时光如白驹过隙，转眼间，大学已经步入了第四年的光景。短暂的回眸，激荡起那一片片的涟漪，却才开始发现，案例分析，在我心中挥之不去，留下了难以磨灭的记忆。四位老师的倾情传授，为我们的大学生涯留下的不止是斑驳的光影，还有那一缕盘旋不去的温情。四位老师给我们深入浅出地讲解了很多详细的实例，这些例子和我们所学的知识相互印证，加深了我们对专业知识的了解。也让我们对毕业后的工作方向有了一个更直观的认识，让我们更加有勇气，更加自信的面对即将到来的工作或者是研究生的学习生涯。叶老师给我们演示的是“中石化某油库计量系统”。首先叶老师讲了背景：中国石化担负着保障国家能源安全的重要责任,一年的原油加工量约为亿吨,其中原油依赖进口,因此,如何降低原油的采购运输成本成为了影响企业生产经营效益的重要问题。原油运输大型化或者原油运输管道化已成为中国石化降低原油输送成本的主要手段。国外的油库管理中已经引入了先进的工业控制技术、网络技术、数据库技术等,对油库日常的收发油品作业、储油管理、油库监控系统等进行全方位的综合管理。而我国的油库自动化技术与国际先进水平相比还是有一定的差距。各种计量仪表的精度较低,稳定性较差,控制系统的控制精度比较低,信息化管理水平不够健全。我国的油库自动化控制和管理系统曾经历了一个较长的发展时期,各种系统操作方式各异,水平也参差不齐,其中还存在着许多人工开票、开阀、手动控泵的原始发油手段。这些系统一方面是可靠性不高,影响油库的经济效益另一方

面没有运用现代化信息技术使有关人员能够方便及时的了解现场的实时运行情况以及历史生产信息,不能为生产调度决策提供可靠的数据依据,同时也不利于提高整个企业的科学化管理水平。自动化项目浏览：油库监控自动化系统原油调合自动化系统选矿自动化系统嵌入式项目浏览：智能防溜系统海关油气液体化工品物流监控系统综合项目要求，从整个系统分析，我们需要：自动化/嵌入式项目浏览投标与方案监控系统设计监控系统调试监控系统验收项目管理油库是储存和供应石油产品的专业性仓库,是协调原油生产和加工、成品油运输及供应的纽带。长期以来,我国油库数据采集工作中的许多操作都是采用人工作业的方式。一方面,不仅工作效率低,而且容易出现人为因素造成的失误另一方面,也不便于有关人员及时了解现场的实时运行情况,不利于提高企业的规范化管理水平。随着自动化

基于BP神经网络预测模型指南

基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化一、引言自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。二、影响因素刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。三、模型构建

应用神经网络进行经济预测方法的改进

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/028678044.html, 应用神经网络进行经济预测方法的改进作者：廖育梅来源：《商场现代化》2013年第33期摘要：应用神经网络进行经济预测已成为经济预测领域的重要手段，本文基于对神经网络经济预测方法的概念、特征、优势的分析，根据神经网络预测方法的特点，本文提出一些改进方法，希望能够推动经济网络预测方法更好应用。关键词：神经网络应用经济预测改进神经网络作为新时代发展最快的人工智能领域研究成果之一，在科学计算、自动控制等方面得到了成功的运用。近年来，我国学者们将神经网络运用于经济预测领域，并且不断地改进应用方法，使基于神经网络的经济预测系统更具效益。本文在此背景下，对神经网络经济预测的应用进行了研究，围绕经济预测的方法应用提出相应的改进建议，从而丰富了经济增长预测理论与实践。一、神经网络经济预测的方法的概述 1.概念神经网络，是对人脑或自然神经网络若干基本特征的抽象和模拟。从解剖学和生理学的角度来看，人脑是一个复杂的并行系统，他是由大量的细胞组合而成，这些细胞相互连接。神经细胞与人体中的其他细胞的关键区别在于，神经细胞具有产生、处理和传递信号的能力。在人工神经网络的发展过程中，对生物神经系统进行了不同模拟，提出了各种各样的神经网络模型，其中具有代表的网络模型有感知器神经网络、线性神经网络、BP网络、径向基函数网络、自组织网络。 2.特征神经网络经济预测的方法不同传统的预测方法，它对经济系统里的多种因素进行分析，进行有效地多输入、多输出的经济预测数据。可以说神经网络经济预测的方法具有以下几种特征：其一，由于神经网络是由复杂的因素构成的，它的输入向量维数比较多。其二，经济系统数据具有很强的非线性，使得输入的向量各分量之间存在着复杂的耦合关系。其三，经济系统处在一个“黑箱”模型下，导致数据之间的相互影响不存在明确表达式的关系。神经网络也会随着时间的增长，数据呈现出增长的趋势。 3.优势用神经网络进行经济预测相对来说比较准确。因为这种神经网络在计算量允许的范围内，可以很好地拟合任意多对多的映射关系，数据拟合的结果表明，系统拟合相对误差在0%—

基于神经网络的股票价格走势预测及其MATLAB实现——论文

基于神经网络的股票价格走势预测及其MATLAB实现摘要伴随着我国经济的高速发展和广大投资者日益旺盛的需求，股票投资已经成为一种常见的投资手段，而股票价格预测也逐渐成为广大投资者关心和研究的重点问题。股票价格的波动是一个高度复杂化的非线性动态系统，其本身具有诸如大规模数据、噪声、模糊非线性等特点。针对这些特点本文在深入分析股票市场实际预测中所面临的关键问题和比较各种已有的股票预测方法的基础上，探讨运用神经网络这一人工智能工具，研究基于历史数据分析的股票预测模型。神经网络是建立在对大规模的股票历史数据的学习仿真的基础上，运用黑盒预测方式找出股市波动的内在规律，并通过将其存储在网络的权值、阈值中，以此来预测未来短期或是中长期的价格走势。关键字：神经网络，股票，预测，MATLAB工具箱 ABSTRACT Along with the economy growth and increasingly strong demand of many investors in our country, stock has become a common means of investment, and stock price forecast has greatly been one of the focuses of study topic. The change of stock price is a highly complicated nonlinear dynamic system, itself has many characteristics such as massive data, noise, fuzzy and nonlinear. This article analyses the key issues being existent in the real stock market prediction and compares various existing stock forecasting methods. We will try to research on stock price prediction model based on a neural network with huge historical data. Neural network is based on studying massive historical data, uses the black box of forecasting ways to find the internal disciplinarian of stock market, and stores them in the weights and valves values of the neural network for predicting the short-term or long-term trend in the future. KEYWORD：Neural networks, Stock, prediction, MATLAB toolbox

基于人工神经网络的经济预测模型

第33卷第1期2014年3月计算技术与自动化 Com p utin g Technolo gy and Automation Vol .33,No .1 Mar.2014 收稿日期:2013-06-03 基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(2010CB833406);国家自然科学基金项目(40975020,41075067) ;陕西省教育厅科学研究计划项目(12JK0123);陕西省教育厅科学研究计划项目(12JK0414)作者简介:郭庆春(1979 ),男,山东聊城人,讲师,博士研究生,研究方向:资源环境与城市管理二经济预测模型(E-mail :gq c@ieecas. cn );何振芳(1983 ),女,山东泰安人,博士研究生,研究方向:神经网络三文章编号:1003-6199(2014)01-0132-05 基于人工神经网络的经济预测模型郭庆春1,何振芳2 (1.陕西广播电视大学,陕西西安 710119; 2. 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州 730000) 摘要: 运用不同改进BP 算法来建立和训练人工神经网络经济预测模型,并对GDP 进行预测,结果表明:模拟值与实际值吻合较好,基于改进BP 神经网络模型预测精度高,模型的通用性和实用性强三关键词:改进BP 算法;神经网络;GDP ;时间序列中图分类号:F224;TP183 文献标识码:A Economic Forecastin g Model Based on Artificial Neural Network GUO Qin g -chun 1,HE Zhen -fan g 2 (1.Shaanxi Radio &TV Universit y ,Xian 710119,China ; 2.Cold and Arid Re g ions Environmental and En g ineerin g Research Institute ,Chinese Academ y of Sciences ,Lanzhou 730000,China ) Abstract :The economic p rediction models of neural networks were established and trained b y different im p roved al g o -rithms.The research results show :simulated values and real values are in g ood a g reement.The model based on the im -p roved BP neural network of GDP has hi g h forecast p recision ,stron g universalit y and p racticalit y . Ke y words :im p roved BP al g orithm ;neural network ;g ross domestic p roduct ;time serial 1 引言国内生产总值(Gross Domestic Product , 简称GDP ) 是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标,也是经济运行状况的综合反映三准确地预测GDP , 为经济发展提供政策参考,具有重要的现实意义三GDP 预测是对GDP 时间序列的预测,而GDP 时间序列是特殊形式的一组数据,在这组数据中前面的数据对后面的数据会产生影响,这种影响关系表现为一定的趋势变化或周期变化等三而该影响关系一般是非线性,很难建立定量的二固定的数学关系式三目前的研究方法主要有线性预测方法和非线性预测方法,如平滑法二德尔斐法二投入产出二经济计量模型二马尔可夫预测二灰色预测二神经网络方法等等三经济系统是一个非常复杂的系统,其中广泛存在着非线性二时变性和不确定作用关系三在计量经济学基础上建立的各种经济模型, 大部分都是线性模型三线性模型在发挥巨大作用的同时,也逐渐显露出它的缺陷,即很难把握经济系统中的非线性现象,因而必然造成经济预测的误差加大[ 1] 三而人工神经网络则可以有效地解决此类问题,理论上人工神经网络可以逼近任意非线性函数并可以随机调整三人工神经网络(Artificial neural network ,ANN ) 是模拟人脑工作机制而建立的计算理论与技术三神经生物学家是以自下而上方法从单个神经到神经网络对刺激响应进行研究,而神经生理学家是自上而下方式对脑的认识与行为功能进行研究,在对脑的部分功能有了一定认识的基础上,数学家二计算机科学家与工程技术员,企图用数学的方法表现脑的工作过程三从1943年McCulloch 和 Pitts 提出M-P 神经网络模型开始,ANN 已经取得了在理论二技术与应用方面的效果,应用范围涉

基于BP神经网络的时序预测及其应用

目录摘要 (1) 前言 (2) 第一章时间序列的预测函数及其评价指标 (4) 第一节预测函数 (5) 第二节评价预测的数量指标 (5) 第二章 BP神经网络 (6) 第一节 BP神经网络的结构 (6) 第二节 BP神经网络算法及公式推导 (7) 第三节 BP神经网络算法的步骤 (9) 第三章基于BP神经网络的时间序列预测及其应用 (11) 第四章结论 (14) 总结与体会 (15) 致谢词 (15) 参考文献 (15) 附录 (16)

摘要首先，本文介绍了时间序列的含义和时间序列预测在国内外的研究情况，列举了两个时间序列预测的实际例子。文中阐述了时间序列预测及其评价指标，比较了各评价指标之间的长处和短处。其次, 本文阐述了BP神经网络算法及其公式推导。给出了BP神经网络算法的流程图。最后,本文从实用出发，列出了1993年至2006年我国GDP的数据,此组数据呈现出增长趋势,这种增长趋势反映了近十几年我国经济的快速增长。用BP神经网络预测出我国2007年的GDP是200790亿元, 这表明今后我国经济有减缓的迹象,这也说明我国近几年宏观经济调控获得了一定的成果。【关键词】时间序列神经网络预测 GDP Abstract This grade paper, times series, and the development of times series forecast are introduced at first, and then the practical examples of times series forecast are enumerated. The function of times series forecast and its evaluative index are given. We compare the advantage and disadvantage of these evaluative indexes. Secondly, The principles of BP neural network and BP neural network’s algorithm are presented. Finally, we particularize our country GDP statistics, which it increases, which it indicates economy’s fast increasing, year by year, from 1993 to 2006. We also study BP neural network’s forecast algorithm. Our country GDP in 2007,wiche it is about 200790 hundred millions is forecasted by BP neural network, and it shows that the Chinese macro-economy policy in ten years are succeed. Keywords time series neural network prediction GDP

模糊神经网络的预测算法在嘉陵江水质评测中的应用2

模糊神经网络的预测算法 ——嘉陵江水质评价一、案例背景 1、模糊数学简介模糊数学是用来描述、研究和处理事物所具有的模糊特征的数学，“模糊”是指他的研究对象，而“数学”是指他的研究方法。模糊数学中最基本的概念是隶属度和模糊隶属度函数。其中，隶属度是指元素μ属于模糊子集f的隶属程度，用μf(u)表示，他是一个在[0,1]之间的数。μf(u)越接近于0，表示μ属于模糊子集f的程度越小；越接近于1，表示μ属于f的程度越大。模糊隶属度函数是用于定量计算元素隶属度的函数，模糊隶属度函数一般包括三角函数、梯形函数和正态函数。 2、T-S模糊模型 T-S模糊系统是一种自适应能力很强的模糊系统，该模型不仅能自动更新，还能不断修正模糊子集的隶属函数。T-S模糊系统用如下的“if-then”规则形式来定义，在规则为R i 的情况下，模糊推理如下： R i:If x i isA1i,x2isA2i,…x k isA k i then y i =p0i+p1i x+…+p k i x k 其中，A i j为模糊系统的模糊集；P i j(j=1,2,…,k)为模糊参数；y i为根据模糊规则得到的输出，输出部分（即if部分）是模糊的，输出部分（即then部分）是确定的，该模糊推理表示输出为输入的线性组合。假设对于输入量x=[x1,x2,…,x k]，首先根据模糊规则计算各输入变量Xj的隶属度。 μA i j=exp(-(x j-c i j)/b i j)j=1,2,…,k;i=1,2,…,n式中，C i j，b i j分别为隶属度函数的中心和宽度；k为输入参数数；n为模糊子集数。将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子。 ωi=μA1j（x1）*μA2j（x2）*…*μA k j i=1,2,…,n 根据模糊计算结果计算模糊型的输出值y i。 Y I=∑n i=1ωi(P i0+P i1x1+…+P i k xk)/ ∑n i=1ωi 3、T-S模糊神经网络模型 T-S模糊神经网络分为输入层、模糊化层、模糊规则计划层和输出层四层。输入层与输入向量X I连接，节点数与输入向量的维数相同。模糊化层采用隶属度函数对输入值进行模

关于几种经济预测模型的应用研究

第１７卷第２期２００１年６月哈尔滨商业大学学报ＪｏｕｍａｌｏｆＨａ由ｍｕｍｖｅｎｌｔｙｏｆｃｏｍｍｅｒｃｅＮａｍｍｓｃｌｅｎｃ髓Ｅｄ血ｏｎＶｏｌ－１７．Ｎｏ２ＪｕＮ．２Ｉ）０１文章编号：１００４—１８４２（２００１）０２—００４４一０４多段式半导体激光器的端面输出谱王佳菱１，林竹江２（１哈尔滨商业大学基础部．黑龙＿｝工哈尔滨１５００７６；２黑龙江商业高级技术学校，黑龙江暗尔演１ｊ００２７）摘要：在充分考虑敏光源于放太卣盅辐射、而自发辐射可能产生于半导体激光嚣（ＬＤ）有潍层中的各点等精理事妻的基础上，我们采用射线击、越递推备式的形式导由院争段式卓导体激光嚣的输出谱的解折表选或，并叶某些常见的情￣兄进行了简单扼要地讨论。关键词：多段式半导体激光嚣；输出谱：射线法中图分类号：０４７１４文献标识码：ＡＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｔ｜心ｏｕｔｐｕｔＳｐｅｃｔｒｕｍＦｒｏｍＭｕｌｔｉ－Ｓｅ掣ｎｅｎｔｅｄＳｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒＬａ阶ｒｓ肼ⅣＧＪ珏ｎｎ一，Ｌ．『：Ⅳ厨ｕ了ｉ∞矿１Ｂａ啪Ｃｏ—Ｄ。Ｐａｎｎ婀止Ｈａ舳ｎ【ｍ嘲＇】ｌｖｏｆＣ０ｍｍｅ盹ｅ，Ｈａｔｂｌｎ１５００７６．ＣｈｌＴｌａ，２Ｈｄｌ帅目ｌａ“ｇ（■ｍｍａＫ】一ｓｃｈｏｏｌ＇ｍｒｂｌｎ１５∞２７，ｃｈｉｎ曲Ａｂｓｔ瑚ｃｔ：Ｔａｋｉ“ｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｃｈｅ矗ｃｃｓｔｈａｔｔｈｅｋｅ¨ａ出ａｎｏｎ１ｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ矗ｏｍｄｌｅａｍｐｈ一丘ｅｄｓｐｏｎｃａｎｅｏｕｓｅＩＴｌｉｓ虹ｏｎ（ＡｓＥ）ａｎｄｔｈｅＡｓＥｎｌａｙｂ。ｇｅｎｅｆａ怔ｄａｔａⅡｙｐｏｊｎｔ。ｆ出ｅａｃｎｖｅｈｙ— ｅｒｏｆｔｈｅｓｅｌｌｌｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒｌａ５ｅｒ（ＬＤ），ｔｈｅｒａｙ仃ａｃｅｍｅｃｈｏｄｈａｓｂｅｅｎｕｓｅｄｔｏｄｅｎｖｅｔｈｅｅｘｐｒｅｓｓｌｏｎｏｆ出ｅｏｕｔｐｕｔ８ｐｅｃｔｒＬｌｍ丘ｏｍａｍＬｄｎ一５。粤ｎｅｎｅｔｅｄｓｅｌｃｏｎｄｕｃｔｏｒｌａｓｅｒＩｎａｄｄｉｎｏｎ，ｂｎｅｆｄｅｓｃｎｐ— ｔｉｏｎｓｈａｖｅｂｅｅｎ目ｖｅｎｔ。ｃ踮船。矗ｅｎｅｎｃｏｕｎｔｅｒｅｄＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｕｌ石一ｓ。ｇｍｅｎｔｅｄｓｅ而ｃｏｒｌｄｕｃｔ。ｒｌａｓｅｒ：ｏｕｔｐｕｔ５ｐｅｃｃｒｕｍ；ｒａｙｔｒａｃｅｍｅ出。ｄ０引言其实，多段式半导体激光器（ｎｓＬＤ）也是一种常见的半导体激光器（ＬＤ），可以用夹生产双稳或调谐输出的两电极、三电极等多电极半导体激光器实际上就是ｎｓＬＤ中的一种。在这类激光器中．由不同电极泵浦的有源层中的载流子密度可能会不同：换句话说，由柜互间【几乎）绝缘的电极的定义的各区的折射率也可能会不同，它们间的过渡区域可以被认为是一个有一定反射能力的界面【ＩＪ。前人的研究表明，如果ＬＤ的有源层内存在着反射率大于２×１０１的反射的话，其输出光谱将会发生昵显的变化目：文献…的研究结果表明，在ｎｓＬＤ军，文献［２】胪描述的情况是很容易得到满足的，故在研究光谱特性时多电极半导体激光器应该被看作是某种ｎｓＬＤ。Ｙｏｕｎｇ等人“和ｗｅｌｄｏｎ等人１４在沿ＬＤ纵旬特定的地方人为地引进了某些反射／散射、吸收点后，用较低的成本实现了模式抑制比大亍２０　万方数据

MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用

MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用摘要：本文在介绍了Matlab神经网络工具箱的基础上，主要对时间序列预测工具箱的使用作了说明，并用实例仿真说明如何进行时间序列预测的调用实现，通过不断的调整参数，最后使训练的模型比较理想，满足实际的需求，表明了直接使用时间序列预测的有效性，并为Matlab神经网络工具箱的使用提供了新的方法。关键词：Matlab；神经网络；时间序列；预测引言时间序列是根据时间顺序得到跟时间相关的变量或者参数的观测数据[1]。对时间序列的研究主要是挖掘其中有价值的信息，找到其中变化的内在规律[2]。时间序列预测是时间序列分析研究的主要内容，是指根据现有的和历史的时间序列的数据，建立能反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型[3]，从而能对序列未来的趋势做出合理的预测。简单的说，时间序列预测就是用已有的数据预测下一个时间段的值。目前，时间序列预测已经广泛应用在自然界、经济、化学、科学工程等各个领域。随着Matlab版本的不断更新，神经网络工具箱不断的完善，使得仿真的实现日益简单，R2010b后的版本对时间序列预测的实现不需要手动写代码，网络训练完毕，从Simple Script可看到网络代码，并可对代码进行编辑、改编，因此，只要调用就可应用在各个领域。本文结合时间序列预测的特点，将Matlab神经网络工具箱中的时间序列预测应用到温度预测的实例中，通过快速的仿真及不断的调整参数，从而形成较理想的数学模型，为后期进行温度的预测奠定了基础。 1Matlab神经网络工具箱简介神经网络分为静态和动态两类。静态神经网络是无反馈、无记忆的，输出仅依赖于当前的输入，例如BP神经网络和RBF神经网络。动态神经网络是有记忆的神经网络，其输出依赖于当前和以前的输入。动态神经网络又分为有反馈和无反馈，有反馈指输出依赖于当前输入和前一个输入输出，无反馈指输出依赖于当前和之前的输入。因此，动态神经网络比静态神经网络功能强，本文选择动态神经网络进行时间序列预测。 Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于模型训练的工具，包括曲线拟合工具箱、模式识别工具箱、聚类工具箱和时间序列工具箱，利用这些工具箱可进行快速的调整参数，通过仿真得到直观的结果。另外，Matlab神经网络工具箱还提供人机交互界面，可根据提示一步一步的完成模型的训练，并对仿真的结果进行分析，直到满足要求为止。选择时间序列工具箱或者直接在命令窗口中输入ntstool，可打开时间序列预测工具箱界面，根据数据选择符合哪种情况，根据人机交互界面的提示，将数据

Workbench高级工程实例分析培训

Workbench高级工程实例分析培训第1例：齿轮动态接触分析该实例系统讲解模型的导入，接触设置，齿轮实现转动的方法和原理解释，并给学员演示空载荷负载作用下的齿轮结构的应力计算比较。图1 斜齿轮接触的有限元模型图2 动态接触过程中某一时刻的等效应力云图（空载）

图3 动态接触过程中某一时刻的等效应力云图（负载200N.m）第2例：过盈装配结构分析该实例会系统讲解过盈装配结构的应力分析方法。不同设置过盈量的计算结果比较和讨论设置过盈量的合理方法，摩擦系数，旋转速度对过盈装配应力的影响。图4 过盈量为0.00005m时的等效应力（转速=0）图5 过盈量为0.00005m时的接触应力（转速=0）

图6 过盈量为0.00005m 时的等效应力（转速=4000）图7 过盈量为0.00005m 时的接触应力（转速=4000）第3例：液压阀结构的分析该实例会讲解施加随空间变化的压力载荷和系统分析接触设置对求解的影响，并给出如何合理选取接触参数来实现较为准确的求解。图8 变化压力载荷分布云图图9 接触压力云图（摩擦系数=0.1，增强拉格朗日算法）第4例：发动机活塞机构的多体动力学分析该实例会讲解如何为多体设置驱动力和约束多体之间的运动关系的方法，并讲解柔性体的多体动力学分析和刚-柔耦合的多体动力学分析。

图10 0.12s时刻的等效应力云图（柔性体）图11 1.17s时刻的等效应力云图（柔性体）图12 0.12s时刻的等效应力云图（刚-柔耦合）图13 1.17s时刻的等效应力云图（刚-柔耦合）第5例：薄壁结构的非线性屈曲分析该实例会讲解如何在Workbench环境下完成薄壁结构的非线性屈曲分析并获得非线性屈曲载荷的方法，研究不同初始缺陷，弹塑性对非线性屈曲载荷的影响。

基于Bp神经网络的股票预测

基于神经网络的股票预测【摘要】: 股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。【abstract] Stock analysis and forecasting is a complex field of study. The paper will make research on stock prediction model based on the analysis of historical data, using BP neural network and technical analysis theory. At the same time, making in-depth theoretical analysis and empirical studies on the short-term closing price forecasts of single stock. Secondly, making research on the model and structure of BP neural network, learning rules, weights of BP algorithm and so on, building a stock short-term forecasting model based on the BP neural network, related with the model of neural network and the ability of generalization. Moreover, using system of multiple-input single-output and single hidden layer, to forecast the sixth day price by BP neural network forecasting model structured. The network of training is chosen BP algorithm of traingdx, while making optimization on the node numbers of the hidden layer by several attempts. Thereby resolve effectively the problem of it. 【关键词】BP神经网络股票预测分析 1．引言股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统，股价的变动受众多因素的影响。影响股价的因素可简单地分为两类，一类是公司基本面的因素，另一类是股票技术面的因素，虽然股票的价值是公司未来现金流的折现，由公司的基本面所决定，但是由于公司基本面的数据更新时间慢，且很多时候并不能客观反映公司的实际状况，采用适当数学模型就能在一定

基于神经网络的Mackey-Glass时间序列预测

目录 1引言 (1) 2MG时间序列 (1) 2.1MG时间序列简介 (1) 2.2利用dde23函数求解MG时间序列 (1) 3BP神经网络 (3) 3.1神经网络总体思路 (3) 3.2MATLAB中的newff函数 (3) 3.3BP神经网络的训练 (4) 3.4构建输入输出矩阵 (6) 3.5对MG时间序列未来值预测 (6) 4参考文献 (7) 5附录 (8)

1 引言本文选用的神经网络的是BP 神经网络，利用MATLAB 编程实现。首先通过求解Mackey-Glass 方程得到具有513个数据的Mackey-Glass 时间序列，其中一半用于训练神经网络，一半用于检测预测值。BP 神经网络输入层神经元个数为4，隐含层为8，输出层为1。利用BP 神经网络工具箱构建神经网络并对其进行训练，然后利用训练好的神经网络对未来值进行预测，画出比较图。 2 MG 时间序列 2.1 MG 时间序列简介 Mackey-Glass 混沌系统一类非常典型的混沌系统，混沌系统模型由以下的时滞微分方程来描述： )() (1) ()(t x t x t x dt t dx βτταγ--+-= 其中 α =0.2，β =0.1，γ =10，τ是可调参数，x(t)是在t 时刻的时间序列的值。MG 方程表现出了某种周期性与混沌特性，在τ<16.8时，表现出周期性，在 τ>16.8时，则表现出混沌特性。 2.2 利用dde23函数求解MG 时间序列本课程设计中取τ=10，也就是说MG 时间序列会表现为周期性。可以利用MATLAB 求解MG 方程，MG 方程是一个时滞微分方程，其中一种求解方法是利用MATLAB 的dde23函数。具体求解方法是：首先建立MG .m 函数文件，代码如下 function y = MG(t,x,z) %UNTITLED Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here

BP网络用于催化剂配方建模--MATLAB实例

BP 网络用于催化剂配方建模--MATLAB 实例本例是《人工神经网络理论、设计及应用》（第二版）中BP 网络应用与设计的例子，现用MATLABF 仿真。介绍：理论上已经证明，三层前馈神经网络可以任意精度逼近任意连续函数。本例采用BP 神经网络对脂肪醇催化剂配方的实验数据进行学习，以训练后的网络作为数学模型映射配方与优化指标之间的复杂非线形关系，获得了较高的精度。网络设计方法与建模效果如下：（1）网络结构设计与训练首先利用正交表安排实验，得到一批准确的实验数据作为神经网络的学习样本。根据配方的因素个数和优化指标的个数设计神经网络的结构，然后用实验数据对神经网络进行训练。完成训练之后的多层前馈神经网络，其输入与输出之间形成了一种能够映射配方与优化指标内在联系的连接关系，可作为仿真实验的数学模型。图3.28给出针对五因素、三指标配方的实验数据建立的三层前馈神经网络。五维输入向量与配方组成因素相对应，三维输出向量与三个待优化指标[脂肪酸甲脂转化率TR（%）、脂肪醇产率Y （%）和脂肪醇选择性S (%)]相对应。通过试验确定隐层结点数为4。正交表安排了18OH OH 组实验，从而得到18对训练样本。训练时采用了改进BP 算法： ) 1()(??+=?t W X t W αηδ（2）BP 网络模型与回归方程仿真结果的对比表3.3给出BP 网络配方模型与回归方程建立的配方模型的仿真结果对比。其中回归方程为经二次多元逐步回归分析，在一定置信水平下经过F 检验而确定的最优回归方程。从表中可以看出，采用BP 算法训练的多层前馈神经网络具有较高的仿真精度。

表3.3注：下标1表示实测结果，下标2表示神经网络输出结果，下标3表示回归方程以下是具体操作：编号A/Cu Z n/C u B/Cu C/Cu Mn/Cu T R1/% 1 T R2/% T R3/% Y OH 1/%Y OH 2/% Y OH 3/% S OH 1/% S OH 2/% S OH 3/% 10.050.130.080.140.0494.594.62 83.8396.3 96.56 95.9897.8 97.24 102.8320.0650.070.120.160.0288.05 88.0592.4375.575.97 76.5 86.586.68 79.6530.08 0.190.080.060.060.25 60.4382.0340.2141.4344.8796.2595.3681.9240.0950.110.060.160.0493.05 93.1194.3197.3196.29105.4399.3 99.39 103.0850.11 0.050.020.060.0294.65 94.7285.7988.5588.0677.8995.297.49 87.1260.1250.170.00.140.096.05 95.9697.0895.5 96.69 105.4399.599.52 104.7170.14 0.090.160.040.0461.00 61.1365.3959.7258.954.76 67.3569.1 73.52 80.1550.030.120.140.0270.40 70.3980.4437.5 41.83 46.3652.2551.3871.4590.17 0.150.10.040.083.383.32 70.2282.8580.4659.5 99.2 96.53 74.3 100.050.070.060.120.0584.585.27 70.2290.9 90.46 91.5195.997.87 92.75110.0650.190.040.020.0369.569.45 80.7761.865.03 55.2288.292.41 98.44120.08 0.130.00.120.0194.55 95.694.75 97.695.74 92.4499.697.93 101.65130.0950.050.160.020.0570.95 69.5192.8862.5460.452.5 60.162.63 68.12140.11 0.170.140.10.0387.287.16 78.6491.0 89.19 76.9299.899.36 92.22150.1250.110.10.00.0164.264.08 69.5958.359.12 54.0258.960.22 72.5 160.14 0.030.080.10.0586.15 86.1582.4 75.65 61.4329.9386.578.07 79.28170.1550.150.040.00.0377.15 77.1775.2371.971.72 83.9491.891.74 94.2318 0.17 0.090.020.080.0196.05 96 87.05 94.60 94.62 94.61 98.00 99.12 90.35

神经网络预测时间序列

神经网络预测时间序列如何作预测?理想方法是利用已知数据建立一系列准则,用于一般条件下预测,实际上由于系统的复杂性而不太可能,如股票市场预测。另一种途径是假设一次观测中过去、未来值之间存在联系。其中一种选择是发现一个函数,当过去观测值作为输入时,给出未来值作为输出。这个模型是由神经网络来实现的。 1.2 神经网络预测时间序列 (1) 简单描述在时间序列预测中,前馈网络是最常使用的网络。在这种情形下,从数学角度看,网络成为输入输出的非线性函数。记一个时间序列为}{n x ,进行其预测可用下式描述: ),,(1+-1-+=m n n n k n x x x f x (1) 时间序列预测方法即是用神经网络来拟合函数)(?f ,然后预测未来值。 (2) 网络参数和网络大小用于预测的神经网络性质与网络参数和大小均有关。网络结构包括神经元数目、隐含层数目与连接方式等,对一个给定结构来说, 训练过程就是调整参数以获得近似基本联系,误差定义为均方根误差,训练过程可视为一个优化问题。在大多数的神经网络研究中,决定多少输入与隐层单元数的定量规则问题目前尚未有好的进展,近有的是一些通用指导:首先, 为使网络成为一个完全通用的映射,必须至少有一个隐层。1989年证明一个隐层的网可逼近闭区间内任意一个连续函数。其次,网络结构要尽可能紧致,即满足要求的最小网络最好。实际上,通常从小网络开始。逐步增加隐层数目。同样输入元数目也是类似处理。 (3) 数据和预测精度通常把可用的时间序列数据分为两部分:训练数据和检验数据。训练数据一般多于检验数据两倍。检验过程有三种方式: 短期预测精度的检验。用检验数据作为输入,输出与下一个时间序列点作比较,误差统计估计了其精度。长期预测中迭代一步预测。以一个矢量作为输入,输出作为下一个输入矢量的一部分,递归向前传播。直接多步预测。即用1+-1-m n n n x x x ,,直接进行预测,输出k n x +的预测值,其中 1>k 。