基于自动聚类和自回归模型的时间序列预测

• 作者: 王严东 王威娜
• 来源期刊: 吉林化工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自动聚类 自回归模型 时间序列预测 股指预测
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 页码范围: 86-89
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 1995字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16039/j.cnki.cn22-1249.2017.11.019

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.