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将投资专家的成功经验引入模糊时间序列模型，实现股票市场走势的多步预测。根据专家经验构造多个反映市场结构特征的变量并将其模糊化为模糊时间序列；建立具有多前件、高阶模糊关系的模糊时间序列预测模型；最后，将该模型用于股票指数预测。结果表明，与经典模糊时间序列模型相比，其预测精度有了较大提高。
基于专家知识的模糊时间序列预测模型及应用
【摘 要】
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将投资专家的成功经验引入模糊时间序列模型，实现股票市场走势的多步预测。根据专家经验构造多个反映市场结构特征的变量并将其模糊化为模糊时间序列；建立具有多前件、高阶模糊
【机 构】
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西北工业大学管理学院
【出 处】
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系统管理学报
【发表日期】
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2012年1期
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