% elman_stockTest.m
%% 清理
close all
clear,clc
%% 加载数据
load stock_net
load stock2
stock1=stock2';
% load stock1
% whos
% Name Size Bytes Class Attributes
%
% net 1x1 71177 network
% stock1 1x280 2240 double
% 归一化处理
mi=min(stock1);
ma=max(stock1);
testdata = stock1(141:280);
testdata=(testdata-mi)/(ma-mi);
%% 用后140期数据做测试
% 输入
Pt=[];
for i=1:135
Pt=[Pt;testdata(i:i+4)];
end
Pt=Pt';
% 测试
Yt=sim(net,Pt);
%根据归一化公式将预测数据还原成股票价格
YYt=Yt*(ma-mi)+mi;
%目标数据-预测数据
figure
plot(146:280, stock1(146:280), 'r',146:280, YYt, 'b');
legend('真实值', '测试结果');
title('股价预测测试');
%%
%compute the Hit Rate
% count = 0;
% for i = 100:275
% if (Store(i)-Store(i-1))*(YYt(i)-YYt(i-1))>0
% count = count+1;
% end
% end
% hit_rate=count/175
%
% xlabel('Dates from 2008.06.16 to 2008.08.19(about the last 180days)');
% ylabel('Price');
% title('Simulation Datas Analysis---One day prediction')
% grid on
第9章 反馈神经网络.rar （15个子文件） 
第9章 反馈神经网络 
elman_stockTest.m 1KB example9_4.m 640B stock1.mat 1KB example9_3.m 187B example9_1.m 543B stock_net.mat 8KB example9_6.m 934B stock2.mat 968B elman_stockTrain.m 949B example9_2.m 225B example9_5.m 893B bsb_test.m 88B hopfield_newhop.m 516B bsb.m 1KB hopfield_hand.m 881B资源评论
