检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:孙兵[1] 刘雯[2] 田地[3] 宋桐[3] 富妍[4]
机构地区:[1]长春理工大学外国语学院,长春130022 [2]吉林大学数学学院,长春130012 [3]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012 [4]吉林大学艺术学院,长春130012
出 处:《吉林大学学报(信息科学版)》2010年第3期270-274,共5页Journal of Jilin University(Information Science Edition)
基 金:国家自然科学基金资助项目(20060183043)
摘 要:为更好地对股票数据进行分析,从理论上对数据挖掘中时间序列的产生、应用进行了研究,通过对时间序列处理以及相关性搜索的多种方法的比较和分析,设计一个以股票预测为对象的小型系统。该系统首先对时间序列进行适当的处理,然后进行相似性搜索,分析未来的短时间的走势是否是历史上的重现。同时对得到的结果进行了分析,实验结果表明,该方法能找到股票数据中历史上相似走势,并通过历史走势分析当前的走势。For better analysis of stock exchange data,we give a brief introduction of the generation and application of time series in data mining and by comparison and analysis of different ways of time series processing and relevance searching,we choose a reasonable method to design a small system which is used for stock forcasting.First,the time series are processed properly and the similarity search is preformed and then analyse whether the short-term trend is the resurgence of history.The final result is anlysised.Experiments showed that the method can find the similarity trends of the stock exchange data in history,and by analyzing similarity trends in history,current trend can be predicted.
关 键 词:数据挖掘 时间序列 证券预测 相似性搜索 分段处理
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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