股市预测中的小波神经网络方法的研究

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摘要：本文首先论述了股市时间序列中的明显随机性,可能是由于非线性确定性系统中混沌行为的缘故,利用混沌的确定性可以进行短期预测.混沌时间序列预测首先要重构相空间,接着充分利用小波变换时频分析的局部化特性,提出了一种改进的小波网络结构,探讨了股市预测模型问题.经实例验证,该方法能有效地提高预测精度,避免了人工神经网络模型和指数自回归的固有缺陷.

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关键词：神经网络 股市预测 神经网 神经网络模型 混沌时间序列 小波神经网络 股市预测 相空间重构 混沌