檢索結果：共14筆資料 檢索策略： "Time series".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="模糊時間序列"
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近年來由於金融市場的自由化及政府減少對外匯市場的干預，新台幣匯率跟隨國際市場大幅波動、劇烈升貶的情形屢見不鮮。如何正確的預測外匯走向是一個非常重要的課題，尤其對於以國際貿易為主要經濟活動的台灣而言，…
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近年來，選擇權價格預測已成為財務領域的熱門研究議題，選擇權價格會被多項因素所影響，例如：標的證券的價格、選擇權的履約價格等因素。最近雖然有許多學者專家提出預測選擇權價格的方法，但是精準地預測選擇權的…
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本篇論文主要目的是要預測出精準的股價值，先透過皮爾遜相關係數找出市場與平均移動線關係度高的技術性指標K、D、Bias、WMS，之後再將四個技術指標經由正規化後，將正規化後技術指標利用模糊時間序列FT…
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近年來，模糊時間序列成功被應用在處理預測問題，從過去的時間序列歷史資料中，我們可以發現每筆資料變化量的斜率是一個重要的訊息，由此可發現此時間序列資料具有某種變化的趨勢，進一步，我們可以利用這個趨勢來…
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本研究提出了一個新的氣溫預測方法，該方法將學習的方法加入到了[1]中 所提出的二因子時間模糊序列的模型中，並利用氣溫值以及雲密度做為該方法中 的兩個因子。本研究假設了現在的天氣與過去的天氣有一定的相…
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本論文根據模糊時間序列及模糊邏輯關係提出兩個處理預測問題之新方法。在本論文的第一個方法中，我們根據模糊時間序列來預測台灣股價加權指數，並根據歷史資料建立一階模糊時間序列，對主要因素的變化量(台灣股價…
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近幾年來，有許多學者專家提出以模糊時間序列來處理預測問題的方法。很明顯的，一個事件可能會被多項因素所影響。因此，在處理預測問題時，考慮多項因素將會比只考慮一項因素作出更準確的預測。本論文根據遺傳演算…
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在這篇論文中，我們提出了利用粒子群優化來解決雜訊影像和預測問題。 首先，提出了一種新的排序型開關中值濾波器（SSMF）可以來針對極端損壞的影像做去除雜訊，同時亦可保留影像細節的部分。在檢測階段，中心…
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在本論文中，我們根據兩因子高階模糊趨勢邏輯關係群及模糊邏輯關係之 趨勢機率提出一個作模糊預測的新方法。首先，我們分別將主要因子及第二因子的歷史訓練資訊轉換為模糊集合，並且形成兩因子高階模糊邏輯關係…
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本論文主要目的是改善灰色理論在非平滑時間序列的表現，設計不論是在趨勢或非趨勢皆能預測出精準的股價值，特別是針對台灣加權股價指數。趨勢方面利用改良式GM(1,1)進行預測，將背景初始值偏重在近…