1.程序功能描述
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM.
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
3.核心程序
............................................................
function cnnnumgradcheck(net, x, y)
epsilon = 1e-4;
er = 1e-8;
n= numel(net.layers);
for j = 1 : numel(net.ffb)
net_m = net; net_p = net;
net_p.ffb(j) = net_m.ffb(j) + epsilon;
net_m.ffb(j) = net_m.ffb(j) - epsilon;
net_m = cnnff(net_m, x); net_m = cnnbp(net_m, y);
net_p = cnnff(net_p, x); net_p = cnnbp(net_p, y);
d = (net_p.L - net_m.L) / (2 * epsilon);
e = abs(d - net.dffb(j));
if e > er
error('numerical gradient checking failed');
end
end
for i = 1 : size(net.ffW, 1)
for u = 1 : size(net.ffW, 2)
net_m = net; net_p = net;
net_p.ffW(i, u) = net_m.ffW(i, u) + epsilon;
net_m.ffW(i, u) = net_m.ffW(i, u) - epsilon;
net_m = cnnff(net_m, x); net_m = cnnbp(net_m, y);
net_p = cnnff(net_p, x); net_p = cnnbp(net_p, y);
d = (net_p.L - net_m.L) / (2 * epsilon);
e = abs(d - net.dffW(i, u));
if e > er
error('numerical gradientchecking failed');
end
end
end
for l = n : -1 : 2
if strcmp(net.layers{l}.type, 'c')
for j = 1 : numel(net.layers{l}.a)
net_m = net; net_p = net;
net_p.layers{l}.b{j} =net_m.layers{l}.b{j} + epsilon;
net_m.layers{l}.b{j} =net_m.layers{l}.b{j} - epsilon;
net_m = cnnff(net_m, x); net_m= cnnbp(net_m, y);
net_p = cnnff(net_p, x); net_p= cnnbp(net_p, y);
d = (net_p.L - net_m.L) / (2 *epsilon);
e = abs(d -net.layers{l}.db{j});
if e > er
error('numerical gradientchecking failed');
end
for i = 1 : numel(net.layers{l- 1}.a)
for u = 1 :size(net.layers{l}.k{i}{j}, 1)
for v = 1 :size(net.layers{l}.k{i}{j}, 2)
net_m = net; net_p= net;
net_p.layers{l}.k{i}{j}(u, v) = net_p.layers{l}.k{i}{j}(u, v) + epsilon;
net_m.layers{l}.k{i}{j}(u, v) = net_m.layers{l}.k{i}{j}(u, v) - epsilon;
net_m =cnnff(net_m, x); net_m = cnnbp(net_m, y);
net_p =cnnff(net_p, x); net_p = cnnbp(net_p, y);
d = (net_p.L -net_m.L) / (2 * epsilon);
e = abs(d -net.layers{l}.dk{i}{j}(u, v));
if e > er
error('numerical gradient checking failed');
end
end
end
end
end
elseif strcmp(net.layers{l}.type, 's')
end
end
end
04_009m
4.本算法原理
在金融数据预测领域，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）的长短期记忆（LSTM）变体、以及传统的机器学习模型如反向传播网络（BP，通常指多层感知器MLP）和径向基函数网络（RBF），都展现出了强大的预测能力。这些模型各有特色，适用于不同类型的数据特征和预测任务。
4.1 反向传播网络（BP，多层感知器MLP）
BP网络是一种典型的前馈神经网络，通过多层非线性变换学习复杂的输入输出映射关系。对于金融数据预测，它能够捕捉到输入特征之间的非线性关系。
4.2 径向基函数网络（RBF）
RBF网络是一种局部逼近模型，常用于函数拟合和分类。在金融预测中，它通过一系列的径向基函数来逼近非线性关系。
4.3 卷积神经网络（CNN）
CNN最初设计用于图像处理，但在序列数据和时间序列预测（如金融数据）中也展现出强大能力。它通过卷积层捕捉局部特征，池化层降低维度，全连接层进行分类或回归。
4.4 长短期记忆网络（LSTM）
LSTM是一种特殊的RNN，专为长序列数据设计，解决了传统RNN梯度消失/爆炸问题，非常适合时间序列预测，如股票价格预测。
