灰色预测在股票预测中的应用

对股票价格的预测,直接影响投资者的投资决策,与投资者的经济利益密切相关。股票市场特有的波动性和不确定性,给股票的预测带来困难。灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统,应用于股市预测的探索已经取得一定成就。     

BP神经网络、SVM在个人收入预测中的应用

改革开放以来,中国居民收入稳步上涨,但收入差距却越来越大。对于个人收入的分析也成了研究的重点。本文利用matlab R2012a建立了BP神经网络和支持向量机算法模型,得到了两个模型在研究个人收入预测应用中总体预测准确率、均方误差MSE和决定系数R2的值。结果表明,相比于BP神经网络,支持向量机预测准确率更高,模型拟合度更好,具有更好的预测效能。     

灰色马尔科夫模型在短期电价预测中的应用

准确的电价预测可以为电力市场参与者进行电价交易时提供指导,便于其制定有效的交易策略,降低交易的不确定性造成的损失与风险。本文结合灰色预测理论与马尔科夫链预测理论,阐述了灰色马尔科夫预测模型的原理与建模方法,为短期电价预测提供了参考。     

BP神经网络在煤层气井产量预测中的应用

BP学习算法是一种单向传播的多.层前向网络,Matlab 中的神经网络工具箱以人工神经网络理论为基础.本文基于Matlab的工具箱,结合沁水樊庄区块晋试1-6井和TL003井的抽排实验数据对煤层气井产量进行预测,验证了BP神经网络在沁水樊座区块预测煤层气井产量的可行性,且BP算法收敛速度快,误差小,值得推广.     

神经网络组合预测方法在R&D支出中的应用分析

通过BP和RBF两种神经网络的组合应用,并结合使用Matlab7.0软件提出了一种新的组合预测方法。首先通过采用了两种成熟的预测方法BP和RBF神经网络对R&D经费的支出分别进行预测,然后把所得的预测值再通过三层结构的RBF网络结合Matlab软件进行组合预测,得出最后的预测值再与实际的数据进行比较。从预测结果来看,将该组合预测方法很好的拟合了我国每年R&D经费支出,避免单一预测方法存在的预测精度不高,限定条件过多等问题,有效地提高了预测精度,得出了较为满意的预测结果。     

BP神经网络在我国创业板公司成长性预测中的应用

由于中国创业板上市企业具有高科技和高成长性特点,因此对其的研究成为金融证券市场关注的焦点,特别是成长性研究已经成为资本运作和股票投资的重要依据.本文基于财务绩效评价指标体系构建了创业板企业成长性的评价体系,提出采用BP神经网络进行成长性评价预测的新模式,最后通过实例验证了该模型对我国创业板企业成长性评价的有效性.     

基于灰色神经网络的城乡居民收入差距预测

本文采用灰色预测和神经网络的组合预测模型预测未来两年城乡居民收入差距。利用Adaptive-Lasso估计方法,得出就业率和经济实力是影响城乡居民收入差距的关键因素,它们之间存在高度正相关关系。预测结果表明:我国城乡居民收入差距在未来两年会持续增长,因此现阶段建议降低失业率,加强财政对农村社会保障和教育支出,缩小城乡居民收入差距。     

BP神经网络模型在沪深300指数预测中的应用

文章探讨了神经网络模型在股指预测方面的应用,通过引入宏观经济因素,建立BP神经网络模型来对沪深300指数的走势进行中长期预测,运用MATLAB神经网络工具箱对BP模型预测的准确性和可行性进行了实证检验。     

股票的并联型灰色神经网络PGNN预测方法研究

提出了一种改进的灰色预测GM(1,1)模型,在此基础上构建了一种并联型灰色神经网络PGNN股票预测方法,该方法可以充分利用灰色预测少数据建模和神经网络精度可控的特性,发挥两者的优势,从而进一步提高了预测精度。预测实例表明:PGNN 的平均相对误差最小,其他指标介于GM和BP之间,显示了PGNN的预测性能是非劣的。更为重要的是,在实际预测时,我们事先不知道哪个模型最优,因此使用PGNN可减小盲目性。对于其他方面的预测应用也具有借鉴作用。     

基于LSTM神经网络的股价预测应用研究

本文采用长短记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法对贵州茅台股价进行预测研究,LSTM神经网络能够根据股票时间序列数据的特性,很好地拟合股票价格的波动规律.本文通过Python编程语言构建了神经网络预测模型的整个过程,并对贵州茅台股价进行预测.通过神经网络预测模型的结果表明,采用LS...     

基于灰色神经网络模型的留学生和学成归国人员预测

通过运用灰色神经网络组合模型对留学生数及学成回国人数进行预测。不难发现出国留学生总人数和留学生学成归来人数都呈逐年上升的趋势,学成归来人数占出国留学人数的比例在逐年增加。究其原因,主要是中国内地发展很快,吸引人才的政策落实的越来越好,国内用来研究的硬件设施在水平上逐渐与发达国家缩小。政府应抓住时机。营造宽松自由平等竞争的学术科研环境、团结和谐的工作环境和安定的生活环境;发展风险投资业。改善创业软环境;拓宽留学回国人员就业渠道,增强对留学人才回归的吸引力,吸引更多留学人才回归。     

股票的并联型灰色神经网络PGNN预测方法研究

提出了一种改进的灰色预测GM(1,1)模型,在此基础上构建了一种并联型灰色神经网络PGNN股票预测方法,该方法可以充分利用灰色预测少数据建模和神经网络精度可控的特性,发挥两者的优势,从而进一步提高了预测精度.预测实例表明:PGNN的平均相对误差最小,其他指标介于GM和BP之间,显示了PGNN的预测性能是非劣的.更为重要的是,在实际预测时,我们事先不知道哪个模型最优,因此使用PGNN可减小盲目性.对于其他方面的预测应用也具有借鉴作用.     

股票的并联型灰色神经网络PGNN预测方法研究

提出了一种改进的灰色预测GM(1，1)模型，在此基础上构建了一种并联型灰色神经网络PGNN股票预测方法，该方法可以充分利用灰色预测少数据建模和神经网络精度可控的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高了预测精度一预测实例表明：PGNN的平均相对误差最小，其他指标介于GM和BP之间，显示了PGNN的预测性能是非劣的。更为重要的是，在实际预测时，我们事先不知道哪个模型最优，因此使用PGNN可减小盲目性。对于其他方面的预测应用也具有借鉴作用。     

基于改进灰色模型在电力负荷预测中的应用

在电力负荷预测中,灰色GM(1,1)模型比较有效,但在实践中由于电力负荷情况的复杂性和多样性,改模型还是存在一点的问题,比如,预测误差较大,精度不能满足要求.为满足电力事业的发展,对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度.     

灰色预测模型在施工工期预测中的应用研究

工程项目在实施阶段都在实际进度与计划进度之间存在偏差,为了更加准确的确定出具体工序的工期,结合施工企业的统计资料,提出采用基于灰色理论的GM(1,1)模型形成工期预测的方法,从而为科学合理的编制进度计划提供有效依据。     

灰色方法在工程预算预测中的应用

本文将灰色预测模型应用于工程预算预测,实践证明,这种预测方法灰色GM（1,1）预淤的优点是灰色系统则欲通过己知信息挖掘系统中隐含的未知信息解决问题,着重于“少数据建模”。这一应用拓广了灰色预测的应用范围。对工程预算的预测结果表明,该预测模型的预测精度是令人满意的。对项目成本预测提供了科学的依据。     

基于灰色BP神经网络的企业财务风险预警研究——以H公司为例

企业在整个生产经营过程中不可避免地会面临财务风险,风险的准确预警能够帮助企业提前做好防范措施,降低风险的影响。为了提高企业财务风险预警的准确性,本文提出了一种基于灰色预测与BP神经网络的组合预测模型,能够互补并发挥两者各自的优点。以H公司2014年-2021年的财务报表数据为样本,构建灰色BP神经网络组合模型,并进行实例验证分析。结果表明：相较于单一的灰色模型,组合模型的平均相对误差更小,也即预测准确性更高。     

灰色—马尔柯夫模型在云南烤烟产量预测中的应用

本文把灰色模型和马尔柯夫预测模型相结合，很好地提高了对烤烟产量的预测精度。     

基于灰色预测的误差调整模型在保定市房价预测中的应用

除了各期房价历史数据,各对应期市场上其他因素(如地价、人均收入、居住指数、人口等)的变化,对房价的高低也有一定的影响。本文将灰色与多元预测模型相结合,从纵横两个方向对房价进行预测。即利用灰色模型进行基本预测的基础上,再对误差值利用多元模型进行调整,使预测结果精确度更高。     

浅析股票价格预测模型在个股股价预测方面的应用--以同仁堂股票为例

股票投资的风险既包括整个股票市场波动引起的系统性风险，也有个股自身因素带来的非系统风险，股票投资者在关注代表股票市场价格总体水平的股票市场指数波动的同时，更关注个股股价的波动。该文试将期权定价模型及数值方法运用于个股股价波动分析，采用伊藤过程模拟股票价格公式，通过假定股票价格服从对数正态分布，建立个股股价波动的中短期预测模型，来揭示个股股价波动的形式、特征和规律，为投资者作出合理的投资决策提供更多的依据。