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基于分数阶差分的ARFIMA模型及预测效果研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用MRS分析法对香港恒生指数周数据序列的长期记忆性进行研究,并建立ARFIMA模型,推导了分数阶差分的计算过程。对分数阶差分的ARFIMA模型与一阶差分的ARFIMA模型进行了比较,发现应进行分数阶差分的序列,简化成一阶差分后,就有可能丢失许多有价值的信息,导致建模误差增大。进一步使用ARFIMA模型预测公式进行预测,结果显示ARFIMA模型预测效果不理想。在对香港恒生指数周数据进行预测时,ARFIMA模型几乎是失效的,并从两个不同的角度论证了这一结果出现的必然性。 相似文献
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本文利用衰减全反射技术,采用棱镜-折射率匹配液-银膜-半导体掺杂玻璃结构,首次用非线性长程表面波实现了光学双稳态现象。所得到的反射率对入射光功率的曲线具有明显的滞后回线的形式。 相似文献
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