基于范例推理的時序預(yù)測層次模型及其在期貨預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

1、該文從期貨市場的實際情況出發(fā),針對當(dāng)前時間序列方法在期貨預(yù)測及應(yīng)用中存在的問題,采用范例推理技術(shù)彌補其在實際應(yīng)用中的不足,從宏觀上提出一個多層次范例推理的時間序列分析框架,并結(jié)合基于原子模式的模板匹配算法和多項式擬合算法對期貨市場進(jìn)行預(yù)測.論文的主要工作如下:1.從宏觀方面,以相似模型的統(tǒng)一描述為基礎(chǔ),提出一人多層次抽象范例重用框架,它適用于時序的描述和預(yù)測.在時間序列的前景下,描述了多層次范例推理方法,并且討論了在時序預(yù)測中一些CBR

2、循環(huán)常見的問題.2.在解決了宏觀的架構(gòu)問題以后,該文以1,2階模式為基礎(chǔ)推導(dǎo)出基于n階原子模式的構(gòu)造,提出了n階模板匹配算法,解決了范例檢索、匹配和類比轉(zhuǎn)換問題.通過理論分析和實驗驗證,基于模板匹配的算法與時間序列預(yù)測領(lǐng)域的同類方法和傳統(tǒng)方法相比較在精度上和情能上都有較大優(yōu)勢.3.該文還提出一種基于多項式擬合時間序列的方法,通過對時間序列的多項式擬合的函數(shù)特征比,將時間序列的數(shù)據(jù)映射到多項式的系數(shù)特征空間,然后根據(jù)系數(shù)的特征空間采用類似