目录
[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_009m4.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