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題 名 | 以灰色預測與類神經模糊推論系統預測臺股加權指數之研究=Grey Prediction and Adaptive Network-base Fuzzy Inference System Prediction Model for Predicting Taiwan Weighted Index |
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作 者 | 潘文超; | 書刊名 | 遠東學報 |
卷 期 | 23:2 民95.06] |
頁 次 | 頁217-223 |
分類號 | 563.54 |
關鍵詞 | 灰色預測; 類神經模糊; 臺股加權指數; Grey prediction; ANFIS; TAIEX; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 目前國內已經有不少研究探討如何使用類神經網路進行台灣加權股價指數的 預測,但是卻少有利用類神經模糊進行預測的文獻。本文主要研究目的是同 時利用灰色預測與類神經模糊進行台灣加權股價指數的預測,並比較兩者的 特性與準確性。 由實證結果顯示,使用灰色預測針對三組不同樣本數資料進行預測,其預測 結果均相同。而灰色預測在少樣本時,有很好的預測能力。 在使用類神經模糊針對三組資料進行測試時發現,隨著資料筆數的增加,類 神經模糊會逐漸提升其預測準確率。因此,必須在樣本資料充分時,類神經 模糊才有良好的預測能力。 |
英文摘要 | There have been a great number of investigations on how to predict TAIEX by using the neural networks up to the present, while few of literatures have adopted ANFIS to undertake prediction. The aim of the thesis is to investigate the anticipation of TAIEX via two approaches, the grey prediction and adaptive network-base fuzzy inference system, and to compare characteristics and precision of these two. The results of the prediction equal, note the evidenced results, by exerting the grey prediction to examine the prediction aimed at three groups of various samples. It further shows that the precision of the prediction increases with regard to grey prediction while small-size samples are tested. On the other hand, the precision of the prediction takes place by degrees with the increase of data by using ANFIS while examining three groups of samples. As a consequence, ANFIS has finer ability of anticipation under the condition of abundant samples. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。