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本文中,我们分析了给定的股票时间序列。首先,基于稳定化时间序列,我们通过模型识别和估计.给出了一个初始模型,用以预测股票价格。然后,我们可通过股票检测来发现股票时间序列的异常点。最后,通过修正这些异常点,便可完善模型,逐步提高股票的预测精度。
基于预测的序列异常数据挖掘
【摘 要】
：
本文中,我们分析了给定的股票时间序列。首先,基于稳定化时间序列,我们通过模型识别和估计.给出了一个初始模型,用以预测股票价格。然后,我们可通过股票检测来发现股票时间序
【机 构】
：
重庆大学
【出 处】
：
计算机科学
【发表日期】
：
2004年04期
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