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基于相空间重构技术的EM聚类模糊神经网络预测模型及其应用

2006-08-28分类号:TP183

【作者】陈佐  谢赤  李晓东  
【部门】湖南大学工商管理学院  湖南大学环境科学与工程学院  
【摘要】应用相空间重构技术对时间序列进行分割,将原序列映射到多维的数据空间中。将期望最大化(EM)聚类算法和神经网络相结合,提出了一种基于相空间重构技术的EM聚类模糊神经网络预测模型。在股票市场上进行了应用,结果表明该预测模型降低了预测误差,提高了系统的性能。
【关键词】EM聚类  模糊神经网络  相空间重构  时间序列
【基金】国家社会科学基金(03BJY099);; 教育部博士点专项科研基金(20020532005);; 教育部高校青年教师教学科研奖励基金项目
【所属期刊栏目】中国软科学
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