MATLAB实现基于ELMAN神经网络的股票指标滚动预测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用ELMAN递归神经网络，结合滑动窗口机制对股票技术指标进行滚动预测。支持用户自定义预测指标和调整网络参数，实现高效的单步预测仿真。

详 情 说 明

基于ELMAN神经网络的股票单项指标滚动预测仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于ELMAN递归神经网络的股票技术指标滚动预测仿真系统。系统核心采用滑动窗口机制，对历史股票数据进行分段训练与预测，完成单步滚动预测任务。用户可灵活选择待预测的股票技术指标（如收盘价、成交量），并自定义神经网络结构与滚动预测参数。该系统集成了数据预处理、网络训练、预测验证和结果可视化等多个模块，旨在为研究ELMAN神经网络在金融时间序列预测中的性能与特性提供实践平台。

功能特性

• 灵活的指标选择：支持用户指定CSV数据文件中的任意数值列作为预测目标（如收盘价、开盘价、成交量等）。
• 可配置的网络参数：允许调整ELMAN神经网络的隐藏层神经元数量、训练迭代次数、学习率等关键超参数。
• 自定义滚动窗口：用户可设定用于训练的历史数据窗口大小以及预测步长（支持单步预测）。
• 全面的数据预处理：自动完成数据清洗、缺失值处理，并对输入数据进行标准化（Z-Score），以提升网络训练效果。
• 多维性能评估：系统自动计算并输出多种预测性能指标，包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和相对误差百分比。
• 丰富的可视化呈现：生成历史数据与预测值的对比趋势图、预测误差分布直方图，并可动态演示滚动预测过程。

使用方法

1. 准备数据：准备包含至少“日期”列和待预测“指标列”的历史股票CSV数据文件。
2. 配置参数：在main.m脚本中，修改以下用户参数区块：

* dataPath: 设置股票数据CSV文件的路径。 * targetColumn: 指定待预测的列名（例如：'Close'）。 * 神经网络参数：如hiddenLayerSize（隐藏层神经元数）、numEpochs（迭代次数）、learningRate（学习率）。 * 滚动预测参数：如windowSize（滑动窗口大小）、forecastStep（预测步长，通常为1）。

1. 运行系统：在MATLAB命令窗口中执行main.m脚本。
2. 查看结果：程序运行完毕后，将在命令窗口显示预测性能指标，并自动生成结果可视化图表。预测结果（日期、实际值、预测值）也将保存为CSV文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必要工具箱：神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox)

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心流程。其主要功能包括：系统初始化与用户参数配置、从指定路径读取并解析股票历史数据、对原始数据进行标准化预处理、根据滑动窗口机制划分训练与测试数据集、构建并训练ELMAN神经网络模型、执行滚动预测、计算多种预测精度评价指标，以及最终的结果可视化与预测数据输出。