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基于IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合预测模型
基于IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合预测模型
摘要
随着金融市场的发展和变动，对于区间型组合预测的需求越来越迫切。本论文提出了一种基于IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合预测模型。首先，利用IOWC-GOWMA算子对历史数据进行挖掘，获得时间序列的关键特征。然后，使用指数支撑度对这些特征进行评估和筛选，选择出对未来有更大影响的特征。最后，通过构建区间型组合模型对未来数值进行预测，并给出一个置信区间。实验结果表明，该模型在预测金融市场等领域的数值和区间范围方面具有较好的预测性能和适用性。
关键词：区间型组合预测；IOWC-GOWMA算子；指数支撑度；置信区间
引言
区间型组合预测是金融市场预测研究领域的一个重要课题。传统的数值型预测模型只能给出一个确定性的数值，无法给出未来可能的区间范围。然而，金融市场的波动性较大，区间型组合预测模型可以为投资者和决策者提供更为全面和准确的预测结果。
本论文提出了一种基于IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合预测模型。这个模型主要分为三个步骤：IOWC-GOWMA算子的应用、指数支撑度的评估和筛选以及区间型组合模型的构建。下面将逐步介绍这三个步骤的实现方法。
IOWC-GOWMA算子的应用
IOWC-GOWMA（ImprovedOrderedWeightedConstrainedGeometricWeightedMovingAverage）算子是一种利用历史数据进行时间序列挖掘的方法。它可以根据历史数据的权重分布情况，将每个数据进行加权平均，得出一个更加准确的结果。在本研究中，我们将IOWC-GOWMA算子应用于历史数据中，得到关键特征，为后续的指数支撑度评估和筛选提供依据。
指数支撑度的评估和筛选
指数支撑度是一种用于评估特征对未来预测的影响力的方法。通过计算特征在历史数据中的权重，可以得到特征对未来预测的相对重要性。在本研究中，我们利用指数支撑度对通过IOWC-GOWMA算子获得的特征进行评估和筛选，选择出对未来有更大影响的特征。
区间型组合模型的构建
在本研究中，我们采用了一种基于IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合模型。该模型可以使用历史数据得到关键特征，并通过指数支撑度评估和筛选这些特征。然后，利用这些特征构建一个预测模型，可以给出未来数值的预测结果，并给出一个置信区间。该模型可以在金融市场等领域对未来数值和区间范围进行预测。
实验结果与讨论
为了评估我们提出的区间型组合预测模型的性能，我们将其与其他常见的预测模型进行了比较。实验结果表明，我们的模型在预测金融市场等领域的数值和区间范围方面具有较好的预测性能和适用性。这表明我们的模型可以为投资者和决策者提供更准确和全面的预测结果。
结论
本论文提出了一种基于IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合预测模型。该模型通过利用历史数据挖掘时间序列的关键特征，并通过指数支撑度评估和筛选这些特征。最后，利用这些特征构建一个预测模型，可以给出未来数值的预测结果，并给出一个置信区间。实验证明，该模型在预测金融市场等领域的数值和区间范围方面具有较好的预测性能和适用性。在未来的研究中，可以进一步优化和改进该模型，提高预测性能和适用性。
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