【Elman算法】matlab实现Elman网络预测股市开盘价.docx
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2024-06-18
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MATLAB 实现 Elman 网络的上证股市开盘价预测模型
一、算法原理
Elman 网络是一种典型的动态递归神经网络，它在前馈网络的隐含层中增
加一个承接层，作为一步延时算子，以达到记忆的目的，从而使系统具有适应
时变特性的能力，能直接反映动态过程系统的动态特性。其基本思想是采用反
馈的方式让网络能够“记住”之前的状态，因此特别适合处理和预测时间序列中
间隔和延迟非常复杂的问题。
在股市预测中，Elman 网络可以学习并模拟股价变化的动态特性，进而对
未来的股价进行预测。
二、代码实现
以下是一个简单的 MATLAB 实现，用于预测上证股市的开盘价：
% 1. 数据加载与预处理
% 假设你的数据存储在名为'shangzheng_data.xlsx'的 Excel 文件中，且该文
件有两列：日期和开盘价
% 读取数据
data = readtable('shangzheng_data.xlsx');
dates = data.Date; % 假设日期在第一列
open_prices = data.OpenPrice; % 假设开盘价在第二列，列名为 OpenPrice
% 数据归一化
[open_prices_normalized, min_price, max_price] =
normalize_data(open_prices);
% 划分训练集和测试集
split_ratio = 0.9; % 使用 90%的数据作为训练集，10%的数据作为测试集
num_samples = length(open_prices_normalized);
train_size = floor(split_ratio * num_samples);
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