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多时间尺度时间序列趋势预测
王金策, 邓越萍, 史明, 周云飞
计算机应用
2019, 39 (4):
1046-1052.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018091882
针对股票、基金等大量时间序列数据的趋势预测问题，提出一种基于新颖特征模型的多时间尺度时间序列趋势预测算法。首先，在原始时间序列中提取带有多时间尺度特征的特征树，其刻画了时间序列，不仅带有序列在各个层次的特征，同时表示了层次之间的关系。然后，利用聚类挖掘特征序列中的隐含状态。最后，应用隐马尔可夫模型（HMM）设计一个多时间尺度趋势预测算法（MTSTPA），同时对不同尺度下的趋势以及趋势的长度作出预测。在真实股票数据集上的实验中，在各个尺度上的预测准确率均在60%以上，与未使用特征树对比，使用特征树的模型预测效率更高，在某一尺度上准确率高出10个百分点以上。同时，与经典自回归滑动平均模型（ARMA）模型和PHMM（Pattern-based HMM）对比，MTSTPA表现更优，验证了其有效性。
参考文献 |
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