说明：时间序列数据是指按照时间先后依次排列的观测值所构成的数列，如各年度的国内生产总值、人口数据等。研究时间序列数据模型处理的主要目的是进行数据预测，如预测下一年度的销售额、预测股票价格的走势等。
说明：E题题目前三任务代码、参考论文、写作指导
说明：利用matlab中的libsvm工具箱对上证指数进行回归，进而通过模糊信息粒化处理，来预测未来五天上证指数的走势。结果证明，预测具有参考价值。
说明：时间序列是随时间改变而随机地变化的序列，时间预测序列是指用前面干各点的数据来预测当前和以后的数据。时间序列预测的方法在随机过程理论中一般采用线性模型进行预测，比如AR模型，MA模型，ARMA模型等，但是这些模型的建立中模型种类选择，阶数确定等需要人为确定，预测误差较大。小波理论是近年来新兴的一种数学...
说明：利用matlab 和支持向量回归机对上证指数进行预测，其中用到了模糊信息粒化方法，得出的结果能比较准确的预测上证指数的走势。