基于隐马尔科夫模型的组合预测方法
该文把隐马尔科夫模型的组合预测的思想结合起来,提出了基于隐马尔科夫模型的组合预测方法(CFHMM),它的主要特点是可以时变自适应地计算组合权重,能够对非平稳随机过程给出较好的预测,基于隐马尔科夫模型的组合预测方法是一种概率域参数方法,它的参数学习过程是通过EM算法来实现的,该文最后将CFHMM方法应用于金融时间序列的预测,获得了较好的预测效果。
组合预测 隐马尔科夫模型 CFHMM方法 非平稳随机过程 金融时间序列
陈志航 程乾生
大学数学科学院信息科学系
国内会议
北京
中文
34~37
1999-10-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)