基于小波的部分线性自回归预测模型及其在沪深股市中的应用

首先采用部分线性自回归模型对上海和深圳股票走势进行模拟预测,然后利用小波函数结合部分线性自回归模型建立小波预测模型,又分别对上海和深圳股票走势进行了模拟预测,最后对两种预测方法的预测结果进行了比较和分析．结果表明：小波预测模型比单纯的部分线性自回归模型预测精度高,在股票市场的预测中具有很好的应用前景．     

雷达测量数据精度评估方法研究

本文针对靶场多设备组网测试引导需求,提出了基于最小二乘划窗法的测量数据精度评估算法;应用最小二乘方法分析了雷达测量数据系统误差模型和随机误差,并进行了实例验证;本文提出的精度评估算法正确可靠,实时及事后精度分析效果良好,可以对雷达测量数据进行实时及事后精度评估.     

小波分析与非参数估计在汇率中的应用研究

首先,用小波Mallat算法对CHY/USD汇率一阶差分数据进行了分解和单支重构,得到了各层单支重构后的近似分量和细节分量;然后,基于局部线性非参数估计理论,对近似分量和细节分量分别建立了NARCH(1)模型;最后,对均值和波动率进行了10步预测.计算结果表明,非参数估计理论结合小波多分辨分析理论可以较好地应用于人民币汇率的预测,预测精度较高.     

国际黄金价格的小波变换FAR预测模型

针对黄金价格时间序列的非平稳性特征,将小波分析与FAR(函数系数自回归)模型结合,并作预测分析.利用Mallat算法中的Daubechies小波变换和多项式样条估计,对1991年1月～2007年12月的厅平均国际黄金价格,建立了基于小波变换的FAR模型,并对2008年1月～2008年3月的数据进行短期预测.预测误差明显减小.在国际黄金价格的预测中,基于小波变换的FAR模型优于单纯的FAR模型.