宁艳艳
,
郑春华
黄金
doi:10.11792/hj20160402
对黄金价格预测时常采用大样本数据建模方法,该方法首先对数据进行统计分析,找到数据内在统计特征,再寻求符合该特征的模型;但该方法在数据统计分析时受到统计手段和方法的约束,数据本身的内在特征往往不能充分反映,因此模型的选择受到限制.针对黄金价格数据不具有趋势性变化的特征,利用灰色GM(1,1)系统建模理论、数据驱动建模原理及振荡序列的数据处理方法,建立了基于振荡序列的黄金价格动态预测模型.该模型不仅对黄金价格数据自身存在的振荡性进行了处理,避免了数据大波动,同时利用动态数据驱动方法不断更新数据,提高了预测精度.
关键词:
黄金价格
,
振荡序列
,
动态驱动
,
GM(1,1)模型
宁艳艳
,
方小艳
,
张延利
黄金
doi:10.11792/hj20160703
GM（1，1）模型是灰色系统中最常用的一种模型，该模型采用的建模数据量小，对数据分布特征无特殊要求，应用较为广泛。利用数值积分原理将GM（1，1）模型中累加生成法改为积分生成法，并用双向差分结合等维动态预测原理，建立了等维积分GM（1，1）模型。该模型在预测过程中不断将旧信息剔除，增加新信息进入，实现了数据的及时更新，提高了预测精度。
关键词:
GM(1,1)模型
,
积分
,
黄金价格
,
预测
