本文關(guān)鍵詞：基于小波支持向量機(jī)回歸的股票預(yù)測　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2014年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 機(jī)器學(xué)習(xí) 小波核 支持向量機(jī) 股票預(yù)測

【摘要】：文章將小波理論與支持向量機(jī)方法相結(jié)合,結(jié)合了二者的優(yōu)勢,提出了一種小波支持向量機(jī)回歸的股票預(yù)測模型。該模型引入小波基函數(shù)來構(gòu)造支持向量機(jī)的核函數(shù),得到了一個(gè)新的支持向量機(jī)模型。并用3種大盤指數(shù)和13類不同行業(yè)的股票進(jìn)行測試,取得了良好的效果。
[Abstract]:......
【作者單位】： 西安財(cái)經(jīng)學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院;西安電子科技大學(xué);
【基金】：陜西省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(SC11E011)
【分類號】：F224;F830.91
【正文快照】： 由于股票價(jià)格指數(shù)波動(dòng)的復(fù)雜性和大量的人為因素參與,我們迫切的需要一種有效的分析方法。近些年來,支持向量機(jī)已然成為預(yù)測領(lǐng)域的新寵兒。支持向量機(jī)求解分類問題與預(yù)測問題時(shí),首先將輸入數(shù)據(jù)映射到一個(gè)高維空間,然后在高維空間求解分類的最大間隔,最常用的方法是利用核函數(shù)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1354006