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基本信息

項(xiàng)目名稱:
基于小波降噪的Kalman股票預(yù)測(cè)
小類:
信息技術(shù)
簡(jiǎn)介:
本文基于前期對(duì)股票風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)的研究,在對(duì)股票時(shí)間序列的特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了一種股票預(yù)測(cè)方法,對(duì)股票時(shí)間序列具有一定的適用性。
詳細(xì)介紹:
本文在結(jié)合小波分析理論與卡爾曼(Kalman)濾波的基礎(chǔ)上提出了基于小波降噪的Kalman預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過小波降噪后的數(shù)據(jù)通過Kalman預(yù)測(cè)與未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)得出的預(yù)測(cè)結(jié)果相比,前者更為精確,具有更高的可信度。

作品專業(yè)信息

撰寫目的和基本思路

本文旨在對(duì)一種現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行改進(jìn),以提高預(yù)測(cè)的精度。本文在卡爾曼(Kalman)濾波的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),先對(duì)要進(jìn)行預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,再進(jìn)行預(yù)測(cè),從而提高預(yù)測(cè)的精度。

科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處

本文將小波降噪理論和卡爾曼濾波原理相結(jié)合,提出了一種新的預(yù)測(cè)方法。而且本方法具有一定的針對(duì)性,在提出本方法之前,我們對(duì)股票時(shí)間序列特征進(jìn)行了分析,通過實(shí)驗(yàn)證明,本方法能夠較好的適應(yīng)股票時(shí)間序列的特點(diǎn)。

應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義

本文基于前期對(duì)股票風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)的研究,在對(duì)股票時(shí)間序列的特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了一種股票預(yù)測(cè)方法,對(duì)股票時(shí)間序列具有一定的適用性,通過實(shí)驗(yàn),該方法可以較為準(zhǔn)確的對(duì)股票時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)??梢栽诠墒酗L(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)方面得到一定的應(yīng)用。

學(xué)術(shù)論文摘要

本文在結(jié)合小波分析理論與卡爾曼(Kalman)濾波的基礎(chǔ)上提出了基于小波降噪的Kalman預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過小波降噪后的數(shù)據(jù)通過Kalman預(yù)測(cè)與未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)得出的預(yù)測(cè)結(jié)果相比,前者更為精確,具有更高的可信度。

獲獎(jiǎng)情況

無(wú)

鑒定結(jié)果

無(wú)

參考文獻(xiàn)

《小波分析理論與MATLAB 2007實(shí)現(xiàn)》 《小波分析與應(yīng)用》 《自適應(yīng)濾波器原理》

同類課題研究水平概述

國(guó)內(nèi)外的研究員關(guān)于股市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的研究有很多,總體上可分兩個(gè)方面,一種是以方差為風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量指標(biāo)的預(yù)測(cè)研究,這主要基于的模型另一種以刀值為風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量指標(biāo)的預(yù)測(cè)研究,將刀值看作隨時(shí)間變化的風(fēng)險(xiǎn),用自回歸模型對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、小波分析方法以及混沌技術(shù)等新的技術(shù)出現(xiàn),出現(xiàn)了很多新的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法,改變了傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模式,突破了傳統(tǒng)預(yù)測(cè)要求時(shí)間序列同方差的限制,大大提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)精度。(由于字?jǐn)?shù)限制,更詳請(qǐng)見提交的申請(qǐng)報(bào)告)
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