基于增量学习模糊神经网络的金融时间序列预测(英文)

摘要

在金融企业中,时间序列是一种重要的数据类型。高效、准确地预测金融时间序列对于企业的运作具有重要意义。提出使用一种具有增量学习能力的模糊神经网络(FNN-IL)应用于金融时间序列的预测。FNN-IL能学习蕴涵在时间序列中的知识,并能跟踪时间序列的运行从而动态调整模糊规则库。对比试验表明FNN-IL的性能优于传统的FNN。