%0 Journal Article
%T 一种基于流特征模式的股市跟踪预测算法
%A 姚宏亮？
%A 杜明超？
%A 李俊照？
%A 王浩？
%J 计算机科学
%D 2013
%X 由于股市波动的突发性、多变性,且时序数据呈非正态分布,传统的时序预测模型难以有效预测股市。提出了一种基于流特征模式的股市跟踪预测算法(sfm-pg),该算法根据股票之间的相关性构建贝叶斯网络,选取目标股票的马尔科夫毯作为其同辈群体,然后基于同辈群体之间的接近度,给出一种窗口跟踪式预测模型,其通过对同辈群体权重的动态更新进行跟踪式预测,以减少股票数据分布非正态性对预测的影响；进而,使用滑动窗口提取时序数据中的特征并形成流特征,通过与模式知识库的匹配提取流特征模式,并利用与流特征模式对应的知识调整预测结果,以减少由于突变所引入的预测误差。最后,在上证股票板块网络上的实验结果显示了算法的实用性和有效性。
%K 流特征
%K 流特征模式
%K 同辈群体分析
%K 股市预测
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20131209&flag=1