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動態灰柏努力預測模型

為了解決中國信託交易號碼查詢的問題，作者李宜錚 這樣論述：

本論文是針對台灣加權股價指數進行預測的研究，經由股價與技術指標之間的相關係數，挑選與股價有高度相關的優異技術指標，將股價的漲跌幅變化程度與技術指標的漲跌幅變化程度分別投入Fuzzy C Means進行分群，產生相同的群數，再計算每群的平均數，做為各群的中心，同時也是做為K-Nearest Neighbor Algorithm各個類別的特徵值，組成以下七個實驗組，透過分類的方式，可預測下一筆資料屬於哪一個類別，在不同的類別中，運用nonlinear Grey Bernoulli model的特性，提高對於非線性的資料型態的預測準確度，進行不同類別n值的設定，降低原始GM(1,1)對股價的非線性

情況的誤差，針對不同類的波動程度情況進行股價的預測。