本文關(guān)鍵詞： 股指序列 趨勢分形維數(shù) 相似性分析 K-means算法　出處：《系統(tǒng)工程理論與實踐》2012年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高股指時間序列相似性分析的準(zhǔn)確性,提出趨勢分形維數(shù)的概念,并基于此定義了相似性分析方法.趨勢分形維數(shù)包含陽線維和陰線維.能更好地反映市場跌漲變化趨勢.基于該維數(shù)的相似性度量方法能夠提高相似性度量的準(zhǔn)確性.通過與其他兩種相似性度量方法對比.進(jìn)一步說明該方法的優(yōu)越性.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of similarity analysis of stock index time series, the concept of trend fractal dimension is proposed. On the basis of this, the similarity analysis method is defined. The trend fractal dimension includes positive line dimension and negative line dimension, which can better reflect the trend of market decline and rise. The similarity measurement method based on this dimension can improve the accuracy of similarity measurement. By comparing with other two similarity measurement methods, the superiority of this method is further explained.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(70871033,) 合肥工業(yè)大學(xué)校科學(xué)發(fā)展基金(2009HGXJ0040) 國家社會科學(xué)青年基金(10CGL024) 國家自然科學(xué)青年基金(70801025) 安徽省自然科學(xué)基金(090416246) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2011AA040501)
【分類號】：F830.91;O211.61
【正文快照】： 1引言股指時間序列相似性分析是金融時間序列挖掘的一個重要研究方向，其主要目的在于識別出具有相似波動規(guī)律的股指序列一般來說.相似性分析可以分為兩種.子序列相似性分析和全序列相似性分析!‘{.前者是在一個序列p中尋找與一指定序列q相似的子序列;后者分析兩個不同序列p與

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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10 白e，

本文編號：1473654