【摘 要】
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数据挖掘作为一个从大规模海量数据中提取隐含的有价值信息和知识的过程,已经被人们广泛地应用于社会、经济、生产、生活的各个领域。但是数据挖掘有其局限性:数据量必须要大
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数据挖掘作为一个从大规模海量数据中提取隐含的有价值信息和知识的过程,已经被人们广泛地应用于社会、经济、生产、生活的各个领域。但是数据挖掘有其局限性:数据量必须要大到足够辨认出期望的关系。灰色系统理论作为一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法,恰恰可以弥补数据挖掘的这一缺陷。虽然灰色系统理论本身也存在很多缺陷,但是数据挖掘领域的很多技术却可以克服这些问题。因此,可以将灰色系统理论和数据挖掘技术结合起来,两者优势互补,建立基于灰色系统理论的数据挖掘体系和灰色数据挖掘模型。基于这样的思想,研究人员提出了几种灰色神经网络组合模型,但这些模型都只是灰色系统理论和人工神经网络的简单组合,而且都只能对一个数据序列做预测,不能考虑同时对多个相关序列进行预测的情况。本文以此为出发点,将多个序列之间的相互关系及GM(1,1)模型预测值和实际值之间的偏差关系综合到BP神经网络模型中来考虑,建立了灰色神经网络多序列预测模型;并将已有的灰色神经网络组合模型和灰色神经网络多序列预测模型应用于股票价格预测,验证了灰色神经网络多序列预测模型的可行性和优越性。
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