10.3969/j.issn.1001-0645.2000.05.011
基于样本数据重抽样的时序数据预报方法
研究时序数据预报和提高预报精度的方法.提出一种新的利用误差项对时序数据样本进行BootStrap重抽样的方法.该方法采用神经网络技术建立时序数据预报模型,并通过重抽样技术提高预报精度.通过BootStrap算法与BP算法的预报偏差平方和比较说明BootStrap算法提高了预报精度.将提出的重抽样技术引入时序数据预测中,可提高神经网络的预测精度,并适用于股票价格及外汇交易预测等应用领域.
时序数据预报、BootStrap方法、重抽样、误差项、神经网络
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TP183(自动化基础理论)
国家部委预研项目
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
581-584
