基于小波和多维泰勒网动力学模型的金融时间序列预测

发布时间：2018-10-31 10:37

【摘要】：提出建立多维泰勒网动力学模型及参数辨识方法,和基于小波多维泰勒网模型的金融时间序列预测方法.利用Mallat算法将金融时间序列分解成一个低频信号和若干个高频信号;对不同频率的时间序列建立多维泰勒网动力学模型;通过共轭梯度法训练模型参数,并进行预测;将各模型的预测结果进行叠加,得到原始序列的预测值.实验结果表明,这种金融时间序列预测方法具有较高的预测精度和预测方向正确率.
[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.
【作者单位】： 东南大学自动化学院;东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(50875046,60934008)
【分类号】：O211.61;F830.91

【参考文献】

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本文编号：2301855