基于自动聚类和自回归模型的时间序列预测

摘要：

针对股指时间序列,本文提出基于自动聚类和自回归的时间序列预测模型,将自动聚类算法与经典的时间序列模型合并.利用自动聚类算法将论域进行划分,得到相应的划分区间;再利用自回归模型确定预测数据的波动量;最后结合趋势和波动量得到最后的预测值.实验结果表明,提出的模型具有较好预测效果,在预测1992年台湾股指时间序列上,优于同类预测模型.

关键词：自动聚类、自回归模型、时间序列预测、股指预测

所属期刊栏目：34

分类号：TP274(自动化技术及设备)

在线出版日期：2017-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：86-89