商业时代
商業時代
상업시대
COMMERCIAL TIME
2014年
14期
73-75
,共3页
汇率预测%小波%ARMA模型%BP神经网络
彙率預測%小波%ARMA模型%BP神經網絡
회솔예측%소파%ARMA모형%BP신경망락
汇率作为具有线性和非线性复合特征的时间序列数据，单一模型和混合模型都常被用于刻画其波动特征。为验证两类模型的适用性，本文选择线性预测的ARMA模型和非线性预测的BP神经网络模型作为单一模型进行汇率预测，并选择小波-ARMA-BP神经网络模型作为混合模型进行预测，并得到相关结论。
彙率作為具有線性和非線性複閤特徵的時間序列數據，單一模型和混閤模型都常被用于刻畫其波動特徵。為驗證兩類模型的適用性，本文選擇線性預測的ARMA模型和非線性預測的BP神經網絡模型作為單一模型進行彙率預測，併選擇小波-ARMA-BP神經網絡模型作為混閤模型進行預測，併得到相關結論。
회솔작위구유선성화비선성복합특정적시간서렬수거，단일모형화혼합모형도상피용우각화기파동특정。위험증량류모형적괄용성，본문선택선성예측적ARMA모형화비선성예측적BP신경망락모형작위단일모형진행회솔예측，병선택소파-ARMA-BP신경망락모형작위혼합모형진행예측，병득도상관결론。
