作者：杭品厚软计算金融预测时间序列人工神经网络
摘要：金融时间序列本质上是复杂的、高度噪声的，呈现出非线性行为，使得传统的统计方法难以有效地预测。随着计算技术的发展，已经出现了一些软计算技术用以支持金融时间序列预测。通过综述软计算技术在金融时间序列预测的数据准备、算法模型、自我训练学习、预测评估及优化方面的最新进展，从而便于研究者对已有软计算技术进行改进和研究新的预测算法。
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《金融理论与实践》（月刊）创刊于1979年，由中国人民银行郑州中心支行主管，中国人民银行郑州中心支行、河南省金融学会主办，CN刊号为：41-1078/F，自创刊以来，颇受业界和广大读者的关注和好评。 《金融理论与实践》以金融理论经研究和金融业务实践探索为主要任务的刊物。其宗旨是：探索发展金融理论，服务金融改革实践，拓展金融业务领域，反映金融运行信息，展示金融科研成果，培养金融科研人才。
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