关于股票价格的二阶模糊时间序列

摘要：

由于股票价格的时间序列具有不确定性,股市的真实模型不容易建立,而模糊时间序列在解决模糊性数据和不确定性数据方面具有较大优势;因此,本文首先将数据进行预处理并改进论域划分的方法,然后利用三角隶属度函数进行数据的模糊化处理,再利用模糊化后的数据建立三层BP神经网络,最后,应用广义的逆模糊数公式将预测模糊集进行逆模糊化,从而得到预测结果.应用本文方法对印度国家银行(SBI)股票价格和Alabama大学的入学人数进行预测,预测结果精度较高.

关键词：二阶模糊时间序列、BP神经网络、逆模糊数、模糊时间序列、股票价格

所属期刊栏目：40

分类号：O159(代数、数论、组合理论)

资助基金：国家自然科学基金专项基金天元访问学者项目11726616;辽宁省博士科研启动基金资助项目201501164;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目DC201501040

在线出版日期：2019-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：300-304