基于神经网络的多变量时间序列预测及其在股市中的应用

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摘要：首先分别由开盘价、最低价、最高价和收盘价序列经小波变换得到在大尺度上的各自逼近序列,并由这些逼近序列进行相空间重构,得到各自重构相空间内的点,即矢量列.然后将这4个矢量列组合成一个维数更高的矢量列,作为神经网络的输入,对其进行训练.最后用训练好的网络对2000年初的牛市行情中的上证指数波动趋势进行预测,结果令人满意.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93243X/200105/5673339.html

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关键词：时间序列预测 时间序列 神经网络 多变量 神经网 相空间重构 多变量时间序列 神经网络 预测 股票市场