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苏忠浩；陈泰良；程庆休；陈亚庆

利用最小熵原理和累积概率分布方法生成的语言规则预测股市。 （英语） 兹比尔1229.91377

熵 12，第12期，2397-2417（2010）.
摘要：为了预测复杂的非线性系统，例如股票市场，人们提出了先进的人工智能算法，如神经网络（NN）和遗传算法（GA），作为新的方法。然而，对于普通股票投资者来说，这些先进算法存在两个主要缺点：（1）神经网络和遗传算法生成的规则难以应用于投资决策；（2）生成预测结果的算法的时间复杂度很高。因此，为了为投资者提供可理解的规则并降低预测算法的时间复杂性，本文提出了一种新的预测过程模型，该模型结合了两种粒度方法（最小熵原理方法和累积概率分布方法）和粗糙集算法。模型验证表明，该模型在预测精度上优于所列的三种常规模糊时间序列模型和多元回归模型（MLR）。

引用于三文件

MSC公司：

91G80型 其他理论的金融应用
91B84号 经济时间序列分析
91B80型 统计和量子力学在经济学中的应用（经济物理学）

关键词：

最小熵原理方法；累积概率分布法；粗糙集理论；股票市场预测

软件：

LERS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛C.-H.Su｝等人，《熵12》，第12期，第2397-2417页（2010年；Zbl 1229.91377）
全文： 内政部

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