【摘 要】
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为了提高神经网络对股市时间序列的预测精度,首先利用谐波小波对股票市场数据进行多尺度分解,将其分解为不同尺度且具有平移不变特征的谐波小波分量;然后根据股市时间序列的
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为了提高神经网络对股市时间序列的预测精度,首先利用谐波小波对股票市场数据进行多尺度分解,将其分解为不同尺度且具有平移不变特征的谐波小波分量;然后根据股市时间序列的特点,构建递归神经网络模型进行短期预测,以不同尺度的谐波小波分量为输入数据,对股市数据进行多尺度预测;最后对不同尺度的预测结果进行谐波小波重构,得到最终的股市预测数据。对我国股票市场进行了实验分析,结果表明：股市时间序列经谐波小波分解后,股市数据中不同投资时间水平的价格波动可以被较好的分离,有效地提高了股票市场数据的预测精度。
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