基于HMM的股票价格预测新方法

本文主要讨论了科技绘图与数据分析的相关知识，特别是词典正文的组织结构以及文本分类器的实现。词典正文分为词索引表和词典正文两部分，词索引表用于快速查找词的出现位置，而词典正文是按照词排序的有序表。分词算法采用了全二分最大匹配法，通过首字索引表和词索引表进行匹配，以实现高效准确的分词。 文本分类器的核心是Classifier类，它负责将中文文本分词并统计每个单词的出现频率。分词过程使用了全二分最大匹配分词算法，首先检查首字是否为词，如果不是，则查找以首字为前缀的所有可能词，依次匹配并切分。该方法能够确保符合词库的最大匹配原则。统计完成后，选取频率最高的5个中文单词作为网页的主题词，并建立索引写入数据库。 此外，文章还提到了农村信息化综合网站信息采集平台，该平台结合了人工预选策略、网页结构分析和面向主题词典的分词技术，实现了农业主题信息的集中管理和及时更新，提高了查询效率和查全率、查准率。 参考文献涉及了搜索引擎技术、信息获取、中文农业主题搜索引擎设计、林业主题搜索引擎研究以及全二分最大匹配分词算法。特别是提到了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的股票价格预测方法，通过CBI+C算法确定HMM的隐状态数，并在预测误差超过阈值时自动更新模型，从而提高了预测的准确性。这种方法相比于传统HMM和ARIMA方法，在股票价格预测上表现更优。