文献类型：期刊文章

作　　者：王金策[1] 邓越萍[1] 史明[1] 周云飞[1]

WANG Jince;DENG Yueping;SHI Ming;ZHOU Yunfei(Department of Computer and Information Engineering,Shanxi Institute of Energy,Jinzhong Shanxi 030600,China)

机构地区：[1]山西能源学院计算机与信息工程系,山西晋中030600

出　　处：《计算机应用》

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：1046-1052

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对股票、基金等大量时间序列数据的趋势预测问题,提出一种基于新颖特征模型的多时间尺度时间序列趋势预测算法。首先,在原始时间序列中提取带有多时间尺度特征的特征树,其刻画了时间序列,不仅带有序列在各个层次的特征,同时表示了层次之间的关系。然后,利用聚类挖掘特征序列中的隐含状态。最后,应用隐马尔可夫模型(HMM)设计一个多时间尺度趋势预测算法(MTSTPA),同时对不同尺度下的趋势以及趋势的长度作出预测。在真实股票数据集上的实验中,在各个尺度上的预测准确率均在60%以上,与未使用特征树对比,使用特征树的模型预测效率更高,在某一尺度上准确率高出10个百分点以上。同时,与经典自回归滑动平均模型(ARMA)模型和PHMM(Pattern-based HMM)对比,MTSTPA表现更优,验证了其有效性。

关 键 词：特征树 时间序列预测 多时间尺度趋势预测  隐马尔可夫模型

分 类 号：TP181]