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基于相空间重构与卡尔曼滤波计算组合的短期汇率预测

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摘要

用微熵率法求得相空间重构的最优嵌入维数及时滞,应用最优嵌入维数及时滞对一维汇率数据进行延时嵌入相空间重构.然后,应用卡尔曼滤波算法在重构后的相空间中对汇率系统进行建模与预测.实验结果与遗传(GA)神经网络预测进行了比较,实践表明,该算法在短期汇率预测中,速度及准确率上均优于GA神经网络.

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来源
《计算机应用与软件》 |2008年第8期|79-80107|共3页
作者
黄巧玲; 谢维波;
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作者单位

华侨大学信息科学与工程学院;

福建;

泉州;

362021;

华侨大学信息科学与工程学院;

福建;

泉州;

362021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
短期汇率预测; 相空间重构; 微熵率; 卡尔曼;

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