基于相空间重构与卡尔曼滤波计算组合的短期汇率预测

• 作者: Huang Qiaoling 谢维波
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 短期汇率预测 相空间重构 微熵率 卡尔曼
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 79-80,107
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.08.029

摘要

用微熵率法求得相空间重构的最优嵌入维数及时滞,应用最优嵌入维数及时滞对一维汇率数据进行延时嵌入相空间重构.然后,应用卡尔曼滤波算法在重构后的相空间中对汇率系统进行建模与预测.实验结果与遗传(GA)神经网络预测进行了比较,实践表明,该算法在短期汇率预测中,速度及准确率上均优于GA神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢维波	华侨大学信息科学与工程学院	63	306	10.0	14.0
2	Huang Qiaoling	华侨大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0