组合模糊时间序列模型对股票价格的预测探索

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信

摘 要：股票价格的波动受多种因素的交织影响，识别关键影响因素对提高价格预测准确性至关重要。文章首先采用主成分分析（PCA）对众多影响股票价格的因素进行降维处理，突出主要影响变量，简化问题分析的复杂度。在此基础上，文章提出了一种多元组合模糊时间序列预测模型，该模型能够生成预测的模糊集合，以处理股票价格的不确定性。（剩余5328字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人