【摘 要】
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针对金融时间子序列模式匹配准确率低的问题,提出了一种在金融时间序列中定位图形模式的新方法,即改进的符号聚合近似表示方法。利用子序列每个区段的最小值、平均值和最大值
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然青年科学基金资助项目(61501158);浙江省自然科学基金资助项目(LY14F010019)
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针对金融时间子序列模式匹配准确率低的问题,提出了一种在金融时间序列中定位图形模式的新方法,即改进的符号聚合近似表示方法。利用子序列每个区段的最小值、平均值和最大值进行符号化,并采用余弦相似度作为模式相似性的衡量标准。采用香港股票市场的恒生指数HIS的历史数据进行仿真实验,实验结果表明,无论是从匹配时间还是匹配的准确性角度分析,所提算法均比传统的SAX方法和TD_SAX方法更有效,所需时间较短且可以产生更少的假阴性和假阳性序列。
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