数据挖掘中一种新的预测模型——基函数拟合预测及其在股市中的应用

？探讨了数据挖掘的一种新模型——伯恩斯坦(bernstein)基函数拟合预测模型,借助该模型的凸包性,对上证指数这一稠密时序资料进行了分阶段移动预测模拟,并分析了实际拟合模型和预测模拟的误差,取得了较好的结果.实践表明该模型对稠密数据集的研究有较明显的效果.