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基于ANFIS混沌检测方法的股市惯性假设合理性应用研究
引用本文:杨稣,史耀媛.基于ANFIS混沌检测方法的股市惯性假设合理性应用研究[J].生产力研究,2005(3):68-71.
作者姓名:杨稣  史耀媛
作者单位:1. 西北大学,经济管理学院,陕西,西安,710069
2. 西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710071
摘    要:本文针对股市数据中存在大尺度噪声,混沌现象难以研究的问题,提出一种新颖的股市混沌现象检测方法。将小波变换处理后的收盘价序列经相空间重构作为训练数据,利用神经模糊推理系统(ANFIS)逼近训练数据的系统模型,再计算逼近系统(ANFIS)的最大Lyapunov指数,进行混沌检测。该方法具有很强的抗噪能力,且能够实时的跟踪分析市场情况。运用该方法从混沌的角度研究股市中惯性假设的合理性,进行了大盘和个股实例分析,得到了一些有益的结论。

关 键 词:股市  混沌  小波变换  神经模糊推理系统  惯性假设
文章编号:1004-2768(2005)03-0068-04
修稿时间:2004年7月5日
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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