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

............................................................

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。