基于时间序列与PCA-BP组合模型的股价变化趋势研究 |
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引用本文: | 鹿天宇,都莱娜,张雪伍.基于时间序列与PCA-BP组合模型的股价变化趋势研究[J].农村经济与科技,2019(11). |
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作者姓名: | 鹿天宇 都莱娜 张雪伍 |
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作者单位: | 江苏理工学院商学院 |
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摘 要: | 为提高股票价格预测精度和效率,提出了一种时间序列与PCA-BP神经网络组合模型。先利用时间序列模型预测股价随时间变化的主趋势,再利用PCA-BP神经网络模型对股价变化主趋势外的随机变化进行预测,最后将两种模型的预测结果相加得到最终的股价预测结果。对华大基因公司2018年周股价进行仿真实验,结果表明ARIMA与PCABP神经网络组合股价预测模型的预测精度更高,能为股价预测提供有价值的参考。
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关 键 词: | 主成分分析 ARIMA模型 BP神经网络 股价预测 |
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