时序数据挖掘在经济领域中的应用研究

本文主要研究内容是针对时间序列数据进行分析挖掘,获得内在规律性,并将其作用于金融时序交易应用之中.在金融领域中,存在着大量数据,由于数据量过于庞大,传统处理方法难于发现其中蕴含的知识,迫切需要新知识、新技术来解决这个问题.KDD技术在金融领域应用,主要集中在客户关系分析与管理方面,对交易数据的挖掘还不多见.而实际工作要求有一种工具可以对交易数据进行分析,发现其内在规律性,从而对交易的性质和发展趋势作..