基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)據(jù)挖掘及其模型研究.pdf_第1頁
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1、北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)據(jù)挖掘及其模型研究姓名：徐進華申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：信息管理指導(dǎo)教師：姚家奕20090601ABSTRACTABSTRACT：AsacourseofextractingvaluableimpliedinformationandknowledgefromlmgeamountofdataDataMininghasbeenwidelyusedinsocie壩economyproductionand

2、allarea8ofourlifeButtherearelimitationsinDataMiningthattheamountofdatamustbelargeenoughtoidentifytheantiopantrelationshipsAsanewmethodtesearchproblemsthathavelessdatapoorinformationanduncertaintyGreySystemTheorycanmakeup

3、fortheshortcomingsofDataMinin參AlthoughGreySystemTheoryitselfhasmanydefccts，manytechnologiesintheareaofDataMiningCanovercometheseproblems’There如m，wecmcombineGreySystemTheoryandDataMiningTechnologiestogetherTheycomplemente

4、achotherandthenwecanbuildsystemandmodelsbasedonDataMiningandGreySystemTheoryBasedonthisthinkingresearchershaveproposedseveralcombinedmodelsofgreyneuralnetworkButthesemodelsareonlythesimplecombinationsofGreySystemTheoryan

5、dArtificialN刪NetworkandCanonlydoforecastonaseriesofdatameycan’tbeusedtoforecastonanumberofrelatedsequencesSothispaperintegratesthemutualrelationshipsbetweenseveralsequencesandthedeviationrelationshipbetweenthepredictionv

6、alueandtheactualvalueforecastedbytheGM(I，1)modelintotheBPNepalNetworkModelandbuildstheGreyNeuralNetworkMulti—seriesPredictionModelAndthispaperforecaststhestockpriceusingthecurrentcombinedmodelofGreyNeuralNetworkandtheGre

7、yNe町a(chǎn)lNetworkMulti—seriesPredictionModelthatwehavebuiltandverifiesthefeasibilityandsuperiorityoftheGreyNepalNetworkMulti—seriesPredictionModelKEYWoRDS：DataMining；GreySystemTheory；GreyDataMining；BPNeuralNetworkCLASSNO：TP3

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