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基于组合预测模型的股票预测方法的研究

来源 :青岛理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cherrydarling
【摘 要】
：
对股票预测问题进行了深入的研究,提出了一个新的预测方法.针对股票时间序列的高度非线性、高噪音的特点,采用小波变换方法有效的过滤噪音、约简数据,并对ARIMA模型和BP神经
【作 者】
：
李春兴 白建东 
【机 构】
：
青岛理工大学中德信息技术研究所
【出 处】
：
青岛理工大学学报
【发表日期】
：
2008年02期
【关键词】
：
小波变换 时间序列 神经网络 组合预测模型 
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对股票预测问题进行了深入的研究,提出了一个新的预测方法.针对股票时间序列的高度非线性、高噪音的特点,采用小波变换方法有效的过滤噪音、约简数据,并对ARIMA模型和BP神经网络预测模型进行了研究和分析,提出了一个基于ARIMA模型和BP神经网络模型的模糊变权重组合预测模型,应用该模型对股票时间序列进行分析预测,取得了令人满意的效果.
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