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

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

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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 gradient checking 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 gradient checking 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。