【摘要】：提出建立多維泰勒網動力學模型及參數辨識方法,和基于小波多維泰勒網模型的金融時間序列預測方法.利用Mallat算法將金融時間序列分解成一個低頻信號和若干個高頻信號;對不同頻率的時間序列建立多維泰勒網動力學模型;通過共軛梯度法訓練模型參數,并進行預測;將各模型的預測結果進行疊加,得到原始序列的預測值.實驗結果表明,這種金融時間序列預測方法具有較高的預測精度和預測方向正確率.
[Abstract]:The dynamic model and parameter identification method of multi-dimensional Taylor net and the forecasting method of financial time series based on wavelet multi-dimensional Taylor net model are proposed. The financial time series are decomposed into a low frequency signal and several high frequency signals by Mallat algorithm. The multi-dimensional Taylor network dynamics model is established for the time series with different frequencies, and the model parameters are trained and predicted by conjugate gradient method. The prediction results of each model are superposed to obtain the prediction value of the original sequence. The experimental results show that this financial time series forecasting method has high prediction accuracy and correct direction.
【作者單位】： 東南大學自動化學院;東南大學復雜工程系統(tǒng)測量與控制教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(50875046,60934008)
【分類號】：O211.61;F830.91

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2301855