本文關鍵詞： 組合預測 自適應調節(jié) NARX神經網絡 匯率預測　出處：《統(tǒng)計與決策》2017年16期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文章闡述了組合預測模型遴選規(guī)則的產生機理,對此遴選規(guī)則的具體形式以及組建方式進行了研究分析。為了使構建于模型遴選規(guī)則基礎之上的組合預測模型更具魯棒性及更廣的適用領域,通過基于NARX神經網絡的自適應調節(jié)機制來提升遴選規(guī)則的學習能力,提高了組合預測的精度和穩(wěn)定性。最后以一個匯率預測的實證分析證明了該模型的有效性。
[Abstract]:In this paper, the mechanism of selection rules for combinatorial prediction models is discussed. In order to make the combination prediction model based on the model selection rules more robust and more widely applicable. The adaptive adjustment mechanism based on NARX neural network is used to improve the learning ability of selection rules. The accuracy and stability of the combined forecasting are improved. Finally, the validity of the model is proved by an empirical analysis of the exchange rate forecast.
【作者單位】： 上海商學院信息與計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金面上項目(61571326);國家自然科學基金青年項目(61201179) 上海自然科學基金青年項目(13ZR1429600)
【分類號】：F831.6;TP183
【正文快照】： 0引言1969年,Bates J M和Grange C W J根據(jù)相關研究,第一次提出了“組合預測”的思想,也就是在預測中綜合性地考慮各種單項預測方法的特點,并對其進行組合[1]。當前在組合預測模型中應用比較成功的有簡單平均法(SA)、加權最優(yōu)權重法(WA)、線性回歸法(REGRESSION)、人工神經網

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本文編號：1455334