I detta dokument föreslår och genomför vi en hybridmodell som kombinerar tvåvägs tvådimensionell huvudkomponentanalys ((2D) 2 PCA) och en Radial Basis Function Neural Network (RBNN) för att prognostisera aktiemarknadens beteende. För det första väljs 36 lagermarknaden tekniska variabler som inmatningsfunktioner, och ett skjutfönster används för att få indata från modellen. Nästa, (2D) 2 PCA används för att minska dimensionen av data och extrahera dess inneboende funktioner. Slutligen accepterar en RBFNN de uppgifter som behandlas av (2D) 2 PCA för att prognostisera nästa dags aktiekurs eller rörelse. Den föreslagna modellen används på Shanghai aktiemarknadsindex, och experimenten visar att modellen uppnår en bra nivå av kondition. Den föreslagna modellen jämförs sedan med en modell som använder den traditionella dimensionsreduktionsmetoden som huvudkomponentanalys (PCA) och oberoende komponentanalys (ICA). De empiriska resultaten visar att den föreslagna modellen överträffar den PCA-baserade modellen, liksom alternativa modeller baserade på ICA och på flerskiktsperceptron.
Zhiqiang Guo m.fl. REF införde en hybridmodell som integrerar tvådimensionell huvudkomponentanalys (2D) (PCA), RBF och NN för SPP på aktiemarknaden i Shanghai.
A Stock Market Forecasting Model Combining Two-Directional Two-Dimensional Principal Component Analysis and Radial Basis Function Neural Network
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}