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[4.1 反向传播网络(BP,多层感知器MLP)](#4.1 反向传播网络(BP,多层感知器MLP))
[4.2 径向基函数网络(RBF)](#4.2 径向基函数网络(RBF))
[4.3 卷积神经网络(CNN)](#4.3 卷积神经网络(CNN))
[4.4 长短期记忆网络(LSTM)](#4.4 长短期记忆网络(LSTM))
1.程序功能描述
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP神经网络,RBF神经网络,LSTM网络.对比预测结果和预测误差。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
3.核心程序
..................................................................
for i = 1:floor(length(data1)/5);
p1w(5*i-4:5*i,1) = [p1(i,1);p1(i,1);p1(i,1);p1(i,1);p1(i,1)];
p2w(5*i-4:5*i,1) = [p2(i,1);p2(i,1);p2(i,1);p2(i,1);p2(i,1)];
p3w(5*i-4:5*i,1) = [p3(i,1);p3(i,1);p3(i,1);p3(i,1);p3(i,1)];
p4w(5*i-4:5*i,1) = [p4(i,1);p4(i,1);p4(i,1);p4(i,1);p4(i,1)];
end
Pweek = [p1w,p2w,p3w,p4w];
data1 = [data1,Pweek];
%前收盘价格
Price_old = data1(:,1);
%收盘价格
Price_now = data1(:,5);
Len = 500;
P = [data1(:,1:4),data1(:,6:end)];
P = P/max(max(abs(P)));
T = Price_now/max(Price_now);%归一化
indx= 1:length(P);
ind1= indx(1:Len);
ind2= indx(Len+1:end);
Ptrain = P(ind1,:);
Ttrain = T(ind1);
Ptest = P(ind2,:);
Ttest = T(ind2);
%BP神经网络
%创建网络
net = newff(Ptrain',Ttrain',100);
%设置训练次数
net.trainParam.epochs = 5000;
%设置收敛误差
net.trainParam.goal = 1e-7;
net.trainParam.showWindow = false;
%训练网络
[net,tr] = train(net,Ptrain',Ttrain');
Tpre= sim(net,P')
figure;
plot(max(Price_now)*T,'r');
hold on
plot(max(Price_now)*Tpre,'b');
%误差
error = 100*(abs((Tpre(1:Len)-T(1:Len)')./Tpre(1:Len)));
max(error)
%准确率
100-max(error)
%误差
error = 100*(abs((Tpre(1+Len:end)-T(1+Len:end)')./Tpre(1+Len:end)));
max(error)
%准确率
100-max(error)
save model_BP.mat net error Price_now T Tpre
04_009m
4.本算法原理
在金融数据预测领域,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)的长短期记忆(LSTM)变体、以及传统的机器学习模型如反向传播网络(BP,通常指多层感知器MLP)和径向基函数网络(RBF),都展现出了强大的预测能力。这些模型各有特色,适用于不同类型的数据特征和预测任务。
4.1 反向传播网络(BP,多层感知器MLP)
BP网络是一种典型的前馈神经网络,通过多层非线性变换学习复杂的输入输出映射关系。对于金融数据预测,它能够捕捉到输入特征之间的非线性关系。
4.2 径向基函数网络(RBF)
RBF网络是一种局部逼近模型,常用于函数拟合和分类。在金融预测中,它通过一系列的径向基函数来逼近非线性关系。
4.3 卷积神经网络(CNN)
CNN最初设计用于图像处理,但在序列数据和时间序列预测(如金融数据)中也展现出强大能力。它通过卷积层捕捉局部特征,池化层降低维度,全连接层进行分类或回归。
4.4 长短期记忆网络(LSTM)
LSTM是一种特殊的RNN,专为长序列数据设计,解决了传统RNN梯度消失/爆炸问题,非常适合时间序列预测,如股票价格预测。
5.完整程序
VVV