| 加权支持向量机在证券指数预测中的研究 |
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| 引用本文： | 彭海华,秦姣华.加权支持向量机在证券指数预测中的研究[J].湖南城市学院学报(自然科学版),2005,14(2):69-71. |
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| 作者姓名： | 彭海华 秦姣华 |
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| 作者单位： | 湖南城市学院,湖南,益阳,413000 |
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| 摘 要： | 支持向量机是基于统计学习理论的新一代学习机器．它使用结构风险最小化原则，给出了实际风险的上界，运用该技巧，较好地解决了学习问题．而神经网络则采用经验风险最小化原则，会出现过学习现象．根据证券指数等时间序列数据的特点即近期数据要比远期数据重要，重要数据点要求比较小的误差而提出了加权支持向量机算法，与径向基神经网络相比较，加权支持向量机在证券指数预测方面表现出了良好的泛化性能。
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| 关 键 词： | 支持向量回归 加权 证券指数 |
| 文章编号： | 1672-7304(2005)02-0069-03 |
| 修稿时间： | 2005年3月25日 |
Predicting Stock index Using Weighted Support Vector Machines |
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| PENG Hai-hua,QIN Jiao-hua.Predicting Stock index Using Weighted Support Vector Machines[J].Journal of Hunan City University:Natural Science,2005,14(2):69-71. |
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| Authors: | PENG Hai-hua QIN Jiao-hua |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Support vector machine weight Stock index |
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