技术特征：
技术总结
本发明公开了一种结构和参数联合学习的TSK型模糊系统的铜期货价格预测的方法，其步骤如下：(1)收集铜期货交易的历史数据，建立铜期货样本集X；同时收集铜期货交易的历史数据对应的交易日后三天均价，作为铜期货样本对应的输出集Y；铜期货样本集和其对应的输出集构成铜期货训练集{X,Y}；(2)使用结构和参数联合学习的TSK型模糊系统对铜期货训练集{X,Y}进行训练，得到用于铜期货预测的预测函数；(3)采集当前交易日数据，利用(2)得到的预测函数对后三天的铜期货均价进行预测。本发明数据采集方便；使用TSK型模糊系统建模技术，借助其不确定和模糊信息的处理能力，以及强大的学习能力，对铜期货价格预测具备预测精度高的特点。
技术研发人员：顾晓清;倪彤光;张继
受保护的技术使用者：常州大学
技术研发日：2017.09.08
技术公布日：2018.01.12