基于RBF神经网络的股市价格预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台构建了一个径向基函数（RBF）神经网络模型，专门用于股票市场的价格趋势预测。模型结构由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层采用径向基函数作为激活函数，能够有效地处理股市数据中存在的非线性、非平稳的时间序列特征。该系统实现了从原始数据加载、预处理（包括去噪和归一化）到模型训练、测试及评估的完整工作流。在实现方法上，系统通过优化径向基中心的选取和分布密度（Spread参数），使网络能够快速收敛并避免局部最优问题。应用场景涵盖了个股收盘价预测、指数波动分析以及量化选股策略的初步验证。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的股市价格预测基础系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的径向基函数（RBF）神经网络预测系统。该系统专门设计用于处理具有非线性、非平稳特征的股市时间序列数据。通过模拟真实的股票交易指标（开盘价、最高价、最低价、成交量、成交额、收盘价），系统能够学习历史波动的隐含模式，并实现对未来价格走势的精确预测。该系统涵盖了从原始信号处理到神经网络建模及结果可视化的全流程。

功能特性

1. 多维度数据仿真：系统内置数据生成引擎，采用线性趋势、周期性波动与高斯随机噪声叠加的方法，生成包含六类核心交易指标的模拟股价序列。
2. 高精度数据预处理：应用高斯移动平均平滑技术对原始数据进行去噪处理，减少由于市场随机波动带来的干扰特征。
3. 时空特征提取：采用滑动窗口机制构建输入矩阵，将多维度的历史特征展平为高维特征空间，捕获价格走势的上下文关联。
4. 自适应网络构建：利用增量式径向基函数网络算法，根据目标误差阈值自动优化隐藏层神经元数量，平衡模型的泛化能力与收敛速度。
5. 多指标综合评估：提供包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均百分比误差（MAPE）以及相关系数（R）在内的全方位量化评估体系。
6. 交互式可视化反馈：自动生成包含预测对比曲线、误差分布直方图以及回归拟合分析的综合分析图表。

系统逻辑与实现步骤

1. 数据模拟阶段：

系统首先根据预设的随机种子生成600个样本点。通过正弦函数（sin）模拟市场周期性，结合线性增长函数模拟牛市背景，并加入随机扰动生成收盘价。基于收盘价，反向演化出开盘、最高、最低价及成交量等伴生指标。

1. 信号去噪阶段：

使用高斯核加权的移动窗口对六个维度的特征进行平滑。这一步骤旨在过滤高频噪声，使RBF网络能更专注于学习市场的中长期趋势。

1. 窗口转换阶段：

通过设定回溯窗口长度（默认为10），将连续的时间序列转换为有监督学习的特征矩阵。每一行输入包含过去10天的所有交易指标（总计60个输入分量），目标预测值为第11天的收盘价。

1. 归一化处理阶段：

对训练集和测试集进行映射变换，将所有数值缩放至 [0, 1] 区间。这一操作不仅加快了RBF中心的选取过程，还避免了由于特征量级差异（如成交量与价格）导致的神经元失效。

1. 模型训练阶段：

系统通过特定的RBF构建函数进行训练。该过程从零神经元开始，逐步在误差最大的位置添加径向基神经元，直到系统误差降至 0.0001 或神经元数量达到 100 个上限。

1. 预测与逆变换阶段：

将测试集输入调优后的网络进行仿真得到预测序列，并应用逆归一化算法将预测值还原至真实的价格量级。

1. 性能度量阶段：

系统计算实际值与预测值之间的残差，统计误差的分布情况，并计算回归相关系数，以验证预测结果的一致性。

关键算法与技术细节

• 径向基函数（RBF）：

核心算法采用径向基函数作为隐藏层的激活函数。相比于传统的BP网络，RBF在处理非线性拟合时具有更快的收敛速度，且能够保证全局最优性。

• 增量学习策略：

在网络构建中，系统采用了自动增加神经元的策略。这种方法通过控制分布密度（Spread）参数（默认1.5），能够灵活地控制基函数的覆盖范围，确保模型在局部的拟合精度。

• 移动平均滤波：

采用高斯窗口平滑（Gaussian Smoothing），能够保持数据趋势的同时最大限度地平抑异常离群点对模型训练的负面影响。

• 回归分析：

评价体系中引入了 Pearson 相关系数计算，通过散点回归分布直观展示预测模型对股价波动方向捕捉的准确程度。

使用方法

1. 启动MATLAB环境，并确保已安装神经网络工具箱（Deep Learning Toolbox）。
2. 运行系统主逻辑脚本，系统将自动执行数据生成、模型训练与推理。
3. 在命令行窗口查看输出的详细预测评估报告（MSE, RMSE, R等参数）。
4. 观察自动生成的图形界面，分析实际价格曲线与预测曲线的吻合度。
5. 如需调整预测精度，可根据命令行打印的频率反馈，手动修改脚本中的分布密度参数（Spread）或回溯窗口长度。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 需具备 Deep Learning Toolbox (原 Neural Network Toolbox)。
• 建议内存 8GB 以上以保证可视化性能的流畅性。