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探讨了数据挖掘的一种新模型——伯恩斯坦(Bernstein)基函数拟合预测模型,借助该模型的凸包性,对上证指数这一稠密时序资料进行了分阶段移动预测模拟,并分析了实际拟合模型和预测模拟的误差,取得了较好的结果.实践表明该模型对稠密数据集的研究有较明显的效果.
数据挖掘中一种新的预测模型——基函数拟合预测及其在股市中的应用
【摘 要】
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探讨了数据挖掘的一种新模型——伯恩斯坦(Bernstein)基函数拟合预测模型,借助该模型的凸包性,对上证指数这一稠密时序资料进行了分阶段移动预测模拟,并分析了实际拟合模型和
【机 构】
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南开大学数学科学学院; 南开大学组合数学研究中心; 南开大学组合数学研究中心 天津300071; 天津300071; 天津300071;
【出 处】
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系统工程理论与实践
【发表日期】
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2003年09期
【基金项目】
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2002年度全国统计科学研究重点项目(LX2002-2).
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