基于小波和多维泰勒网动力学模型的金融时间序列预测
提出建立多维泰勒网动力学模型及参数辨识方法,和基于小波多维泰勒网模型的金融时间序列预测方法.利用Mallat算法将金融时间序列分解成一个低频信号和若干个高频信号;对不同频率的时间序列建立多维泰勒网动力学模型;通过共轭梯度法训练模型参数,并进行预测;将各模型的预测结果进行叠加,得到原始序列的预测值.实验结果表明,这种金融时间序列预测方法具有较高的预测精度和预测方向正确率.
小波分解、多维泰勒网、动力学模型、时间序列、预测
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金50875046,60934008
2013-12-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
2654-2662