基于隐马尔科夫模型的组合预测方法

摘要：

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。

关键词： 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

作者: 陈志航 程乾生

作者单位: 大学数学科学院信息科学系

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届全国信号处理学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 34～37

在线出版日期: 1999-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）