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一種改進(jìn)的基于DE-SVR的上證指數(shù)預(yù)測(cè)模型

發(fā)布時(shí)間:2018-06-06 14:36

  本文選題:上證綜合指數(shù) + 微分進(jìn)化算法。 參考:《統(tǒng)計(jì)與決策》2012年23期


【摘要】:文章在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,選取引起上證綜合指數(shù)波動(dòng)的八個(gè)主要因素,建立一種改進(jìn)的基于微分進(jìn)化算法的支持向量機(jī)的上證指數(shù)預(yù)測(cè)模型,并與多元回歸、多維灰色模型、基于微分進(jìn)化算法的多維灰色模型、DE-SVR預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果與精度進(jìn)行對(duì)比分析,證實(shí)該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,是一進(jìn)行有效預(yù)測(cè)的新方法。
[Abstract]:On the basis of existing research, this paper selects eight main factors that cause the fluctuation of Shanghai Composite Index, establishes an improved prediction model of Shanghai Stock Exchange Index based on support Vector Machine (SVM) based on differential Evolutionary algorithm, and combines with multiple regression model and multidimensional grey model. The prediction effect and accuracy of the DE-SVR prediction model based on differential evolution algorithm are compared and analyzed. It is proved that the model has high prediction accuracy and is a new method for effective prediction.
【作者單位】: 江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】:F224;F832.51

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本文編號(hào):1986966

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