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预测区间值时间序列的Holt指数平滑和神经网络模型

作者

上市的:
  • 安德烈·路易斯·圣地亚哥(AndréLuis Santiago Maia)
  • de Carvalho,Francisco de A.T.(弗朗西斯科·德·卡瓦略)。

摘要

区间值时间序列是按时间顺序收集的区间值数据。本文介绍了三种预测区间值时间序列的方法。前两种方法分别基于多层感知器(MLP)神经网络和Holt的指数平滑方法。在区间值时间序列的Holt方法中,平滑参数是通过使用有界约束非线性优化问题的技术来估计的。第三种方法基于混合方法,该方法结合了MLP和Holt模型。通过实际区间值股票市场时间序列的仿真研究和应用,验证了该方法的实用性。

建议引用

  • 安德烈·路易斯·圣地亚哥(AndréLuis Santiago Maia)和卡瓦略(de Carvalho),弗朗西斯科·德·A.T.(Francisco de A.T.),2011年。"预测区间值时间序列的Holt指数平滑和神经网络模型,"国际预测杂志,爱思唯尔,第27卷(3),第740-759页,七月。
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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