RFID标签到达率的动态自适应灰色模型预测算法研究

针对动态环境中RFID标签到达率估计问题,提出动态自适应灰色预测算法来预测标签到达率。该算法采用到达率反向突变规则知识判断到达率变化趋势,使建模长度可动态地自适应标签到达率变化,克服了预测准确性与跟踪速度之间的矛盾,由此提高了算法预测的准确性。在实验中,用正弦强度函数的非平稳泊松过程来模拟标签到达率的随机变化。结果表明:在少量数据的随机数据环境中,预测算法能够有效地预测数据,且准确性高于一般灰色预测算法和指数平滑算法。

中国股市投资者预测交易到达率的GARCH学习行为

在投资者具有学习能力的假设基础上,构建了一个允许知情和未知情交易到达率时变且可预测的GARCH结构信息模型。应用该模型,基于沪深300成分股2006—2009的高频分笔交易数据,研究了中国股票市场投资者学习市场交易信息并调整其交易行为的动态过程。发现投资者能够根据前期的预测到达率以及订单数据推测的当期到达率,优化其下期的交易决策;此外,预测误差对后期预测的影响是一个二阶导数大于零的递减函数。