机译:基于ARIMA的新神经模糊方法和群智能用于时间序列预测
Laboratory of Intelligent Systems and Applications, Department of Information Management, National Central University, Taiwan;
Laboratory of Intelligent Systems and Applications, Department of Information Management, National Central University, Taiwan;
time series forecasting; hybrid learning; neuro-fuzzy system (NFS); particle swarm optimization (PSO); recursive least-squares estimator (RLSE); auto-regressive integrated moving average; model (ARIMA);
机译:智能财务时间序列预测:具有多群智能的复杂神经模糊方法
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