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系統識別號 U0002-0708201209545600
中文論文名稱 獨立成份分析,倒傳遞類神經網路在股價上之應用
英文論文名稱 Independent component analysis, back propagation network application on stock value
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 數學學系碩士班
系所名稱(英) Department of Mathematics
學年度 100
學期 2
出版年 101
研究生中文姓名 黃健瑋
研究生英文姓名 Chien-Wei Huang
學號 699190244
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2012-06-12
論文頁數 45頁
口試委員 指導教授-伍志祥
委員-張三奇
委員-楊恭漢
中文關鍵字 獨立成份分析  倒傳遞類神經網路 
英文關鍵字 independent component analysis  back propagation network 
學科別分類 學科別自然科學數學
中文摘要 本文研究將獨立成份分析與倒傳遞類神經網路應用於預測台灣股價與漲跌。
用獨立成份分析演算法,將解釋變數分離成數個彼此獨立的獨立成份,透過扣除象徵雜訊的獨立成份後將其還原,再以倒傳遞類神經網路建模。
比較原變數與扣除雜訊還原後的變數在預測及分類上的準確性,本論文分為兩個部分,第一部分的預測變數為當日收盤價;第二部分的預測變數為股價當日的漲跌。
透過實際資料的研究結果可知在扣除特定獨立成份還原後變數的預測模型可降低預測上的誤差,及提高預測的準確性。
英文摘要 In this paper, we apply independent component analysis and backpropagation neural network to prediction the price of Taiwan Stock and up and down. We separated explanatory variables into the several independent components by independent component analysis and delete one independent component (noise) to recover the variables, that is new explanatory variables. We use the new explanatory variables to building the backpropagation neural network model and compare it with originalmodel.We can see the new variables can reduce error and improve the accuracy in the prediction by the real data.
論文目次 目錄
中文摘要…………………………………………………………………………………………………………………………………I
英文摘要………………………………………………………………………………………………………………………………II
目錄………………………………………………………………………………………………………………………………………III
圖目錄……………………………………………………………………………………………………………………………………IV
圖2-1 人工神經元………………………………………………………………………………………………5
圖2-2 倒傳遞類神經網路架構…………………………………………………………………………7
圖2-3 S型函數(Sigmoid Function)……………………………………………………8
圖2-4 雙曲正切函數(Hyperbolic Tangent Function)………………8
圖3-1 FastICA演算法流程圖………………………………………………………………………14
圖3-2 觀測到的訊號…………………………………………………………………………………………15
圖3-3 獨立成分Y………………………………………………………………………………………………15
圖3-4 BPN流程圖………………………………………………………………………………………………20
表目錄………………………………………………………………………………………………………………………………………V
表4.1 第一部分台塑股價測試……………………………………………………………………24
表4.2 第一部分鴻海股價測試……………………………………………………………………25
表4.3 第一部分中鋼股價測試……………………………………………………………………26
表4.4 第一部分國賓股價測試……………………………………………………………………27
表4.5 第一部分黑松股價測試……………………………………………………………………28
表4.6 第一部分大盤股價測試……………………………………………………………………29
表4.7 第二部分台塑股價測試-1………………………………………………………………30
表4.8 第二部分台塑股價測試-2………………………………………………………………31
表4.9 第二部分台塑股價測試-3………………………………………………………………32
表4.10 第二部分鴻海股價測試-1………………………………………………………………33
表4.11 第二部分鴻海股價測試-2………………………………………………………………33
表4.12 第二部分鴻海股價測試-3………………………………………………………………34
表4.13 第二部分中鋼股價測試-1………………………………………………………………35
表4.14 第二部分中鋼股價測試-2………………………………………………………………35
表4.15 第二部分中鋼股價測試-3………………………………………………………………36
表4.16 第二部分國賓股價測試-1………………………………………………………………37
表4.17 第二部分國賓股價測試-2………………………………………………………………37
表4.18 第二部分國賓股價測試-3………………………………………………………………38
表4.19 第二部分黑松股價測試-1………………………………………………………………39
表4.20 第二部分黑松股價測試-2………………………………………………………………39
表4.21 第二部分黑松股價測試-3………………………………………………………………40
表4.22 第二部分大盤股價測試-1………………………………………………………………41
表4.23 第二部分大盤股價測試-2………………………………………………………………41
表4.24 第二部分大盤股價測試-3………………………………………………………………42
第一章 緒論………………………………………………………………………………………………………………………1
第二章 文獻探討………………………………………………………………………………………………………………3
2.1獨立成份分析(Independent Component Analysis)………………………3
2.2類神經網路 (Artificial Neural Networks,ANN)…………………………5
第三章 研究方法………………………………………………………………………………………………………………………9
3.1 fastICA演算法……………………………………………………………………………………………………9
3.2倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Network,BPN)…………………16
3.3 建立倒傳遞類神經網路的事前處理…………………………………………………………………21
第四章 實證研究……………………………………………………………………………………………………………………23
4.1 輸出變數為收盤價………………………………………………………………………………………………23
4.2 輸出變數為漲或跌………………………………………………………………………………………………30
第五章 結論……………………………………………………………………………………………………………………………43
參考文獻……………………………………………………………………………………………………………………………………44
參考文獻 參考文獻
中文部分
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英文部分
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論文使用權限
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