[发明专利]一种基于EDM算法和BP神经网络的股票指数期货价格预测方法在审
| 申请号： | 201810793961.0 | 申请日： | 2018-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN108921701A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 江寅;朱传瑞 | 申请（专利权）人： | 安徽磐众信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥律众知识产权代理有限公司 34147 | 代理人： | 白凯园 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市高新区*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于EDM算法和BP神经网络的股票指数期货价格预测方法，包括数据输入模块、数据预处理模块以及数据预测模块，所述数据输入模块用于输入钱股票指数期货价格，所述数据预处理模块用于对所述数据输入模块输入的数据进行信号转化以及分解处理，所述数据预测模块用于对股指期货每日收盘价进行预测。本发明通过EDM算法中运用物理学理论方法，将复杂的信号进行平稳化处理，其结果是将初始的复杂信号中不同尺度的波动或趋势逐级分解成一系列有限个具有不同特征尺度的序列，每一个序列即为一个本征模函数分量，且每一个本征模函数分量所包含的频率成分不仅与分析频率有关而且最重要的是随信号自身的变化而变化，从而达到预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 股票指数期货 数据输入模块 算法 本征模函数分量 数据预处理模块 价格预测 数据预测 数据进行信号 物理学理论 分解处理 复杂信号 特征尺度 预测 期货 尺度 分解 转化 分析 | ||
【主权项】：
1.一种BP神经网络的股票指数期货价格预测方法，包括数据输入模块(1)、数据预处理模块(2)以及数据预测模块(3)，其特征在于：所述数据输入模块(1)用于输入钱股票指数期货价格，所述数据预处理模块(2)用于对所述数据输入模块(1)输入的数据进行信号转化以及分解处理，所述数据预测模块(3)用于对股指期货每日收盘价进行预测，所述数据输入模块(1)输入钱股票指数期货价格，再发送给所述数据预处理模块(2)，最后通过所述数据预测模块(3)对股指期货每日收盘价进行预测。
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