【摘 要】
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本文分析了目前我国股票市场分析预测方法状况以及国内外数据仓库和数据挖掘技术在各个领域的应用,以提供股票投资决策为目的,研究了将数据仓库技术应用到股票分析系统中,建
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本文分析了目前我国股票市场分析预测方法状况以及国内外数据仓库和数据挖掘技术在各个领域的应用,以提供股票投资决策为目的,研究了将数据仓库技术应用到股票分析系统中,建立了面向分析、面向决策的数据平台,采用数据挖掘技术中的前馈神经网络预测时间序列的分析方法,对股票数据进行分析与预测,补充了现有技术分析存在的不足。主要内容如下: 1、对数据仓库和数据挖掘技术及其应用进行了讨论。并对现有的股票分析方法进行了综合分析,指出了不足,给出了基于前馈神经网络预测方法; 2、按照数据仓库的构建方法,对股票分析系统进行需要分析,将数据进行转换、粒度划分、分割等操作,实现了股票分析系统数据仓库的建立,可以进行一般的查询和统计,初步建立了分析和决策平台; 3、研究了多层前向精神网络的结构和反向传播算法——BP算法,讨论了前馈神经网络对时间序列数据进行预测网络模型的一般建立方法及预测设计方法,并基于BP 网络对股票进行实际
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