基于時-空融合的股票投資決策模型及實現(xiàn).pdf_第1頁
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1、4＆代S上洛大學(xué)@工學(xué)碩士學(xué)位論文SHANGHAIMASTER’SUNlVERSITYDissertation題rI基于時一空融合的股票投資日決策模型及實現(xiàn)作者奎熊學(xué)科專業(yè)計算機應(yīng)用導(dǎo)師箜蕉芏一完成日期200602ABSTRACTThispapmprobestiremethodsusingtheinformationfusionframeworktOincolporateBP(elrol‘BackPropagationneuralnet

2、work)andMPT(ModernPol’tfolioTheory)SOthatwecanachieveautomaticanalysisfortime—seriesofstocksBPneuralnetworkactsastemporalfusionforsinglestockforecasting，andmodel‘11pot’tfoliotheoryactsasspatialfusionforreliableglobal—dec

3、isionby1)10cessingmultipleforecastingofsinglestock’Fhispaperanalyzestheproblemsarisingfromtime—seriesforecastingandpointsouttbeproblemofpooroperabilityinausualtimeseriesmodelduringstock—priceforecastingIncorporatingtheid

4、eaofinformationfusion，anewtime—seriesforecastingmethod：amplitudefrequencymodelwasputforward，andaccordingtOthismodel，aslicingandrestructuringalgoritNnofpreprocessing[brtime—serieswasdesignedThismodel(oralgorithm)overcomes

5、theproblemolpore。operabilityinstockpriceforecastingwiththeusualtimeseriesmodel：possessesahighantijalnmingcapabilityobtainthebalancebetweenoperabilityandprecisionAimingtOrealizetemporalfusionbasedOilBPthispapermakesathoro

6、ughstudyOlltheflawsofBPneutralnetworkandadvancesaPEBP(PhaseEvaluatedBP)modelthatinc01’poratesthemethodstoevaluatelearningphasesandtodeicer—CO)Tectabnormalneur01]sThroughanumbeofimprovementexperimentswegetanidiographicPEB

7、PwithanoutstandingperformancethanclassicalBPExperimentsshowthatPEBPovercometheperformancebottleneckotlBPinpracticeAimingtOrealizereliableglobal—decision、MPTbroughtforwardasatheoreticbaseforspatialfnsion，whichregardseachs

8、tockasaninformationSotlrce，enablesthesystemtOperformprudentstockselectionandportfolio，andmadeahighaniiriskdecisionFhesimulationexperimentsdemonstratethatspatialfLIsionbasedOnMPThasreducedinvestmenrisksinstockinvestmentKe

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