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摘要:
将投资专家的成功经验引入模糊时间序列模型,实现股票市场走势的多步预测.根据专家经验构造多个反映市场结构特征的变量并将其模糊化为模糊时间序列;建立具有多前件、高阶模糊关系的模糊时间序列预测模型;最后,将该模型用于股票指数预测.结果表明,与经典模糊时间序列模型相比,其预测精度有了较大提高.
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文献信息
篇名 基于专家知识的模糊时间序列预测模型及应用
来源期刊 系统管理学报 学科 工学
关键词 模糊时间序列 专家知识 预测 股票市场
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 120-125,144
页数 分类号 TP185|F830.91
字数 5865字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-2542.2012.01.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨一文 西北工业大学管理学院 15 156 6.0 12.0
2 蔺玉佩 西北工业大学管理学院 3 68 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊时间序列
专家知识
预测
股票市场
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统管理学报
双月刊
1005-2542
31-1977/N
大16开
上海市华山路1954号
1992
chi
出版文献量(篇)
2475
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45592
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