本文選題：股票價格指數(shù)預測 + 多步預測��； 參考：《系統(tǒng)工程》2012年10期

【摘要】：針對股票價格指數(shù)多步預測問題,提出基于SOM(自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡)和SVMs(支持向量機)的多步預測方法。該方法首先運用SOM對股票價格指數(shù)序列的輸入模式進行聚類,得到若干模式相對單一的數(shù)據(jù)集,然后依據(jù)兩種多步預測策略,基于劃分后的數(shù)據(jù)集分別構(gòu)建SVMs多步預測模型。針對SVMs建模中參數(shù)選擇問題,論文應用PSO(粒子群優(yōu)化)方法進行參數(shù)尋優(yōu)。數(shù)據(jù)實驗結(jié)果表明,相對于單一SVMs預測模型,基于SOM和SVMs的多步預測模型具有較好的多步預測性能。
[Abstract]:Aiming at the multi-step prediction of stock price index, a multi-step prediction method based on SOM (Self-Organizing Mapping Neural Network) and SVMs (support Vector Machine) is proposed. In this method, firstly, SOM is used to cluster the input patterns of stock price index series, and some data sets with relatively single patterns are obtained. Then, based on two multistep prediction strategies, the SVMs multistep prediction model is constructed based on the partitioned data sets. In order to solve the problem of parameter selection in SVMs modeling, PSO (Particle Swarm Optimization) method is used to optimize the parameters. The experimental results show that the multistep prediction model based on SOM and SVMs has better performance than the single SVMs prediction model.
【作者單位】： 華中科技大學管理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(70771042;70731001) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費項目(HUST-2012QN208) 湖北省人文社會科學重點研究基地現(xiàn)代信息管理研究中心研究項目
【分類號】：F832.51;F224

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

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本文編號：1943166