基于MATLAB的Elman神经网络上证指数开盘价预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现Elman递归神经网络，对上证指数开盘价进行时间序列预测。通过数据预处理、特征工程和模型训练，完成未来价格的滚动预测，并包含数据可视化与模型评估模块。

详 情 说 明

基于Elman神经网络的上海证券综合指数开盘价预测系统

项目介绍

本项目旨在利用Elman递归神经网络，对上海证券综合指数（上证指数）的开盘价进行非线性时间序列预测。系统通过集成历史交易数据、计算技术指标、构造时间序列特征，并可选地引入外部影响因素，构建了一个动态、稳健的预测模型。项目核心工作包括数据预处理与特征工程、Elman神经网络模型训练、滚动预测以及完整的模型评估与结果可视化，为股市分析提供了一种基于深度学习的智能化解决方案。

功能特性

• 全面数据处理：支持对原始历史交易数据进行清洗、缺失值处理和标准化；能够自动计算多种技术指标（如移动平均线、RSI、MACD）并构造时序特征（如滞后变量、滑动窗口统计量）。
• Elman神经网络建模：利用具有内部状态反馈的Elman递归神经网络，有效捕捉时间序列中的动态时序依赖性和非线性模式。
• 滚动预测机制：实现多步超前预测，能够对未来N个交易日的开盘价进行连续预测。
• 系统性能评估：提供包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、决定系数（R²）在内的多种量化指标，全面评估模型预测精度。
• 结果可视化分析：生成直观的图表，展示历史数据拟合情况与未来预测趋势，并附带预测置信区间和误差分析报告。
• 实时监控：可对模型的训练过程进行监控，并生成训练状态和预测准确度的实时报告。

使用方法

1. 数据准备：将包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等字段的上证指数历史数据文件（如CSV格式）放置在项目指定数据目录下。
2. 参数配置：根据预测需求，在相应脚本或配置文件中设置关键参数，例如：历史数据长度、预测步长（N）、神经网络结构（隐藏层节点数）、训练周期、学习率等。
3. 运行主程序：执行项目的主入口文件，系统将自动执行数据加载、预处理、特征工程、模型训练和预测的全流程。
4. 结果获取：程序运行完毕后，预测结果（数值和图表）及模型评估报告将输出到指定文件夹，供用户查看和分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：需要安装 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox（或类似功能的工具箱）以支持神经网络建模和数据处理。
• 硬件建议：为保证神经网络训练效率，建议配置具有足够内存（推荐8GB以上）的计算机。使用GPU（需MATLAB支持GPU计算）可显著加速训练过程。

文件说明

主程序文件承载了项目的核心逻辑与控制流程，其主要功能包括：初始化系统环境与参数，调度数据加载与预处理模块进行特征构建，配置并训练Elman神经网络模型，执行开盘价的滚动预测，生成模型性能评估指标与可视化图表，并最终输出完整的预测分析报告。