论文部分内容阅读
本文通过将目标状态的小波变换系数向量描速为卡尔曼滤波方法的状态变量,进而将卡尔曼滤波和小波分析相结合,提出了既具有实时性和递归性又具有多尺度分析能力的小波-卡尔曼滤波混合估计与预测方法(wavelet-Kalman filtering hybrid estimating and forecasting algorithm,WKHEFA)。运用此方法,本文较好地预测了上证指数的交易量。