基於BP神經網路的金融序列預測matlab模擬

1.程式功能描述
基於BP神經網路的金融序列預測，模擬輸出預測結果，預測誤差以及訓練曲線。

2.測試軟體版本以及執行結果展示
MATLAB2022A版本執行

3.核心程式

s=sim(net1,px);% 使用訓練好的網路對訓練集進行模擬
 
 
 
 
% 使用訓練好的網路對測試集進行模擬
s2=sim(net1,pX);
 
 
% 計算預測誤差
er=py-s;
 
 
figure
plot(py,'b');%輸出實際值
hold on
plot(s,'r.');%輸出訓練值
hold on
plot(1901:1950,s2,'kx');%輸出預測值
 
title('神經網路訓練圖');
 
pp=sim(net1,pX);
 
legend('實際目標值','網路擬合值');
 
% 輸出並轉換預測值並計算誤差
disp('實際值')
pY
disp('預測值')
pp=minp(1)+(maxp(1)-minp(1))*(pp+1)/2
disp('預測產生的誤差')
pY-pp
% 繪製神經網路預測結果對比圖
figure;
plot(pY,'g-');
hold on
plot(pp,'m*');
 
title('神經網路預測圖');
legend('實際目標值','預測值')
% 繪製神經網路訓練誤差曲線圖
figure;
plot(er,'m');
title('神經網路訓練誤差曲線');
04_002m

4.本演算法原理
基於反向傳播（Backpropagation, BP）神經網路的金融序列預測是一種利用人工神經網路模型對金融市場中的時間序列資料進行建模與預測的方法。BP神經網路是一種多層前饋神經網路，其主要包含輸入層、隱藏層和輸出層。其訓練過程依賴於誤差反向傳播演算法，以最小化實際輸出與期望輸出之間的誤差。

在金融序列預測中，BP神經網路可用於預測股票價格、匯率、交易量等金融時間序列資料。首先，將歷史資料預處理為合適格式作為輸入，然後透過訓練BP神經網路，讓其學習資料的內在規律，並對未來趨勢進行預測。

基於BP神經網路的金融序列預測matlab模擬

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