MATLAB实现的BP神经网络股票价格预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用多层前馈BP神经网络架构，通过历史股价数据训练模型实现短期趋势预测。系统集成数据预处理、网络参数优化和动态学习率调整功能，提供预测精度评估及可视化分析界面，为投资决策提供技术支持。

详 情 说 明

基于BP神经网络的股票价格预测建模与分析系统

项目介绍

本项目构建了一个基于多层前馈BP（误差反向传播）神经网络的时间序列预测系统，旨在利用历史股票市场数据对网络进行训练，实现对股价短期趋势的预测。系统集成了数据预处理、模型训练、参数优化、预测分析和结果可视化等功能模块，为投资者提供定量化的决策参考。

功能特性

• 数据预处理: 支持读取CSV/Excel格式的股票历史交易数据（包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等）。采用时间序列数据滑窗处理技术，为神经网络构建合适的输入输出样本对。
• 网络结构优化: 允许用户灵活配置网络参数，包括隐藏层节点数、学习率、训练迭代次数等，以寻找最优的模型结构。
• 动态学习率调整: 在训练过程中可采用动态调整学习率的策略，以提高训练效率并帮助模型更好地收敛。
• 高精度预测: 训练完成的模型可用于预测未来5-10个交易日的股票收盘价。
• 全面的模型评估: 提供多种统计学指标（如均方误差MSE、平均绝对误差MAE）对预测精度进行量化评估。
• 结果可视化: 生成预测结果与真实值的对比曲线图、网络训练过程的误差收敛曲线图等直观图表，便于分析。

使用方法

1. 准备数据: 将包含所需字段的股票历史数据文件放置于项目数据目录下。
2. 配置参数: 根据预测需求，在相应配置区域设置网络结构参数（如隐藏层数量与节点数）、训练参数（如学习率、迭代次数）以及滑窗长度等。
3. 运行系统: 执行主程序文件以启动系统。系统将自动完成数据加载、预处理、网络训练、预测和评估流程。
4. 查看结果: 程序运行结束后，将在指定目录生成预测数值结果、性能评估报告以及可视化图表。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 依赖工具包: 可能需要 MATLAB 的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox)和统计与机器学习工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)以支持完整功能。

文件说明

项目的主入口程序封装了系统的核心工作流程，其主要功能包括：初始化运行环境与参数配置，驱动读取原始股票数据并进行必要的清洗与特征构建，执行时间序列滑窗采样以生成训练样本，进而初始化并训练BP神经网络模型，利用训练好的模型进行股价预测，最后完成预测性能的定量评估并生成各类结果图表。