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摘要
针对螺纹钢现货市场的价格波动预测问题，提出应用高斯混合隐马尔可夫模型(Gaussian mixture hidden Markov model，GMHMM)来进行预测。首先利用螺纹钢的每日最高价、最低价指标作为观测状态序列，利用Baum-Welch算法得到模型参数，再通过Viterbi算法预测隐状态序列及其概率矩阵，最后结合单日匹配预测算法和多日加权预测算法分别进行30天的预测。对真实值和预测值进行对比，并使用常见的预测模型评价指标均方误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)评估预测精度，结果显示结合多日加权预测的MAE值为0.01949，MAPE值为0.008145，证明高斯混合隐马尔可夫模型具有解码螺纹钢市场隐状态的能力，结合多日加权预测算法可为螺纹钢现货的线上市场交易提供科学决策依据。
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