【ELAMN预测】基于Elman神经网络预测股价附matlab代码

1 简介

为了更好地把握股票价格的波动,应用了在处理序列数据输入输出具有优越性的E lman递归神经网络建立股市预测模型,并用两支股票进行了检测,检测结果说明人工神经网络应用于中国股票市场的预测是可行和有效的,有着良好的前景。

Elman 型回归神经元网络一般分为四层 :输入层、中间层(隐含层)、承接层和输出层, 如图 3 所示。其输入层、隐含层和输出层的连接类似于前馈网络 , 输入层的单元仅起信号传输作用, 输出层单元起线性加权作用。隐含层单元的传递函数可采用线性或非线性函数, 承接层又称为上下文层或状态层, 它用来记忆隐含层单元前一时刻的输出值, 可以认为是一个一步延时算子。 Elman 回归神经元网络的特点是隐含层的输出通过承接层的延迟与存储, 自联到隐含层的输入, 这种自联方式使其对历史状态的数据具有敏感性, 内部反馈网络的加入增加了网络本身处理动态信息的能力 , 从而达到了动态建模的目的。此外, Elman回归神经网络能够以任意精度逼近任意非线性映射, 可以不考虑外部噪声对系统影响的具体形式, 如果给出系统的输入输出数据对 , 就可以对系统进行建模。

2 部分代码

%% 清空环境变量clc;
clear all
close all
nntwarn off;%% 数据载入load data;
a=data;%% 选取训练数据和测试数据for i=1:6
  p(i,:)=[a(i,:),a(i+1,:),a(i+2,:)];
end
% 训练数据输入
p_train=p(1:5,:);
% 训练数据输出
t_train=a(4:8,:);
% 测试数据输入
p_test=p(6,:);
% 测试数据输出
t_test=a(9,:);% 为适应网络结构 做转置p_train=p_train';
t_train=t_train';
p_test=p_test';%% 网络的建立和训练
% 利用循环，设置不同的隐藏层神经元个数
nn=[7 11 14 18];
for

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