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基于遗传算法和模糊决策树的时间序列预测模型: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2008年第19期29卷 5044-5046页; 作者：刘利何先平池州学院数学计算机系安徽池州247000 长江大学信息与数学学院湖北荆州434023; 股票价格预测总是投资者和技术分析者感兴趣的一个主题。然而,决定买卖股票的最好时间仍然是困难的,因为有很多因素可能影响股票价格。通过改进模糊决策树建立了一个新型金融时间序列数据预测模型。该预测模型融合数据聚类技术,模糊决...; 股票价格预测总是投资者和技术分析者感兴趣的一个主题。然而,决定买卖股票的最好时间仍然是困难的,因为有很多因素可能影响股票价格。通过改进模糊决策树建立了一个新型金融时间序列数据预测模型。该预测模型融合数据聚类技术,模糊决策树及遗传算法来构建基于历史数据和技术指标的一个决策系统。提出的GAFDT模型在与各种股票的其它方法相比较时有平均预测准确率为0.82的最好绩效。; 来源：详细信息评论

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