基于MATLAB的SVM-神经网络混合模型上证指数开盘价预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建SVM与神经网络的混合回归模型，通过历史交易数据训练实现上证指数未来1-5个交易日的开盘价预测，并提供预测置信度评估，为量化投资提供参考依据。

详 情 说 明

基于SVM神经网络混合模型的上证指数开盘价回归预测系统

项目介绍

本项目构建了一个融合支持向量机（SVM）与神经网络优势的混合回归预测模型，专门针对上证指数开盘价进行时间序列预测。系统通过历史交易数据训练模型，实现未来1-5个交易日的开盘指数预测，并提供预测置信度评估。项目包含数据预处理、特征工程、模型训练、预测可视化等完整机器学习流程。

功能特性

• 多源数据支持：可处理上证指数历史日线数据、技术指标特征矩阵和宏观经济指标
• 混合模型架构：结合支持向量回归（SVR）算法和前馈神经网络的各自优势
• 时间序列处理：采用滑动窗口技术和专业的时间序列特征提取方法
• 置信度评估：提供预测结果的置信区间和可靠性分析
• 全面性能评估：输出RMSE、MAPE、R²等多维度模型评估指标
• 交互式可视化：生成历史数据与预测值对比曲线、误差分布图和特征重要性分析

使用方法

1. 数据准备：准备上证指数历史数据CSV文件，包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等基本字段
2. 特征计算：系统自动计算移动平均线、RSI、动量指标等技术指标
3. 模型训练：运行训练脚本，调整模型参数以获得最优性能
4. 预测执行：输入当前市场数据，获取未来1-5交易日的开盘价预测
5. 结果分析：查看预测值、置信区间和可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 深度学习工具箱
• 至少8GB内存
• 支持CSV数据文件读取

文件说明

主程序文件实现了系统的核心业务流程，包括数据加载与清洗、特征工程构建、混合模型训练与优化、预测结果生成、性能评估计算以及多种可视化图表输出。该文件整合了数据预处理、模型构建、预测分析和结果展示的全套功能，是项目的主要执行入口和功能调度中心。