基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 本项目基于MATLAB2022A,利用CNN卷积神经网络对金融数据进行预测,并与BP、RBF和LSTM网络对比。核心程序通过处理历史价格数据,训练并测试各模型,展示预测结果及误差分析。CNN通过卷积层捕捉局部特征,BP网络学习非线性映射,RBF网络进行局部逼近,LSTM解决长序列预测中的梯度问题。实验结果表明各模型在金融数据预测中的表现差异。

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

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3.核心程序
```for i = 1:floor(length(data1)/5);
p1w(5i-4:5i,1) = [p1(i,1);p1(i,1);p1(i,1);p1(i,1);p1(i,1)];
p2w(5i-4:5i,1) = [p2(i,1);p2(i,1);p2(i,1);p2(i,1);p2(i,1)];
p3w(5i-4:5i,1) = [p3(i,1);p3(i,1);p3(i,1);p3(i,1);p3(i,1)];
p4w(5i-4:5i,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。
2c5c8494839040a094e4029c80238197_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

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。

3c11c1c47a5bea68a402c96315ae09b8_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

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。

bc61dab8bdebb2352c59b9c06831bbef_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

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。

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