混沌序列自适应多步预测及在股票中的应用

被引：8

作者：

孟庆芳 ^{[1
]}

张强 ^{[2
]}

牟文英 ^{[1
]}

机构：

[1] 山东大学信息科学与工程学院

[2] 济南市半导体元件实验所

来源：

系统工程理论与实践 | 2005年 / 12期

关键词：

自适应多步预测方法; 混沌时间序列; 股票数据;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

针对混沌时间序列自适应预测方法在多步预测中预测器系数无法调节的问题,根据混沌时间序列的短期可预测性及自适应算法的自适应跟踪混沌运动轨迹的特点,提出了一种自适应多步预测方法.在多步预测中,该方法根据已知样本得到对将来值的预测值并能自适应调节滤波器系数.仿真结果表明此方法的多步预测性能明显好于自适应预测方法的多步预测性能.将此方法应用于对股票数据的预测,得到了较好的预测结果.

引用

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页数：7

共 9 条

[1] 混沌时序重构及上海股票指数预测的应用研究 [J].