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 文档类别: |
其它类型 |
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文档大小： |
64K |
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文档评级： |
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文档格式： |
CAJ文件 |
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文档更新： |
2004-5-15 17:46:27 |
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页面刷新： |
2008-4-2 1:29:21 |
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下载次数： |
4372 |
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其它信息： |
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文档介绍： |
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摘 要:近年来的经济统计研究表明,组合预测比单项预测具有更高的预测精度,但线性组合预测方法在汇率的组合建模与预测方面存在着较大的局限性。本文提出了一种基于模糊神经网络的汇率非线性组合建模与预测新方法,并给出了相应的混合学习算法。对于英镑、法朗、瑞士法朗、日本元对美元等汇率时间序列的组合建模与预测结果表明,该方法具有很强的学习与泛化能力,在处理外汇市场这种具有一定程度不确定性的非线性系统的组合建模与预测方面有很好的应用价值。
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