4、基于BP神经网络的沪深300指数预测

基于BP神经网络的沪深300指数预测

1. 引言

沪深300指数是上海和深圳证券交易所于2008年4月8日发布的金融指标，用以反映沪深两市的大中型成份股情况。它主要由沪深股市前300只股票通过复杂算法构成，反映了沪深大中型城市的总体概况，被誉为沪深股市的晴雨表。

在神经网络发展历程中，1943年心理学家W.S. McCulloch和数学逻辑学家W. Pitts建立了MP模型，对神经元进行了正式的数学描述和网络结构方法的提出，证明单个神经元可执行逻辑功能，开启了人工神经网络研究时代；Hebb提出了Hebb学习规则；Rumelhart、Hinton、Williams开发了BP算法，BP神经网络可处理复杂非线性问题，至今人工智能神经网络领域仍在不断发展。

此后，众多学者在不同领域应用神经网络进行研究。如1996年，Wei Meng等人用Hopfield网络和多层结构前向神经网解决问题；Li Hongyi等人用BP神经网络预测生态环境遥感背景值；Wang Y.提出用GA遗传算法优化BP网络结构；Xu C.选取特定交易数据作为BP神经网络输入变量进行训练学习，获得较高预测精度；2010年Zheng X基于BP神经网络模型，用PSO算法优化，增强了预测能力；2017年Li, H.等人用遗传算法优化BP神经网络，实验结果显示优化后的模型预测精度更高、收敛速度更快。

基于上述理论，本文旨在建立沪深300指数BP神经网络模型，为投资者指明方向，推动国民经济整体水平提升。

2. BP神经网络理论

神经网络模型是适用于处理多维、不准确和模糊信息等问题的非线性动态系统，具有以下特点：
- 对输入变量无正态分布要求，可容纳更多输入变