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文檔簡介
1、該文主要研究了混沌時(shí)間序列的預(yù)測方法,從三個(gè)不同的方面提高了預(yù)測效果,然后將這些方法應(yīng)用于理論上的混沌模型和上海股票市場.論文的安排如下:首先,概述了復(fù)雜性和混沌等非線性分析的發(fā)展和特點(diǎn)及其在股票市場中的應(yīng)用,指出目前在混沌時(shí)間序列預(yù)測研究中存在的一些問題和今后一段時(shí)間內(nèi)的研究方向.其次,探討了混沌時(shí)間序列的預(yù)測原理以及目前常用的幾種預(yù)測方法,比如局部常數(shù)預(yù)測法,局部線性預(yù)測法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法.并進(jìn)一步討論了預(yù)測和噪聲的關(guān)系.第三,在上
2、面單變量混沌時(shí)序預(yù)測的基礎(chǔ)上,研究了多變量混沌時(shí)序的預(yù)測方法.在數(shù)據(jù)長度和其他條件都相同的情況下,無論是用局域預(yù)測法,還是用全域預(yù)測法,數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)都證明了多變量時(shí)間序列能夠比單變量時(shí)間序列具有更好的預(yù)測效果.第四,主要針對股票市場,考慮兩種不同的消除趨勢方法,并分析不同的消除趨勢方法對預(yù)測的影響.最后,結(jié)合嵌入理論和預(yù)測誤差,提出了基于嵌入技術(shù)和確定集上預(yù)測誤差的混沌時(shí)序預(yù)測方法.該方法充分利用了兩者的優(yōu)點(diǎn),彌補(bǔ)了各自的不足,能更有效
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