| 基于粒子群优化支持向量回归机的黄金价格预测模型 |
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| 引用本文： | 王芬,马涛,马旭.基于粒子群优化支持向量回归机的黄金价格预测模型[J].兰州理工大学学报,2013,39(3):65-69. |
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| 作者姓名： | 王芬 马涛 马旭 |
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| 作者单位： | 宁夏师范学院数学与计算机科学学院,宁夏固原,756000 |
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| 基金项目： | 宁夏自然科学基金，宁夏高等学校科学研究项目，宁夏师范学院创新团队资助项目，宁夏师范学院重点项目(ZD201311)的资助;在此表示感谢 |
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| 摘 要： | 为了克服神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的黄金价格预测方法,以影响黄金价格的美元走势、世界黄金储备、石油价格等因素为输入,黄金价格为输出.用粒子群优化算法选择合适的支持向量机参数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机预测下一年的黄金价格.结果证明,PSO-SVM的预测精度高于BP神经网络,PSO-SVM适用于黄金价格预测.
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| 关 键 词： | 粒子群算法 支持向量机回归 黄金价格 参数优化 统计学习理论 |
Gold price forecasting model based on regression with support vector machine for particle swarm optimization |
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| WANG Fen
,
MA Tao
,
MA Xu.Gold price forecasting model based on regression with support vector machine for particle swarm optimization[J].Journal of Lanzhou University of Technology,2013,39(3):65-69. |
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| Authors: | WANG Fen MA Tao MA Xu |
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| Institution: | (Institute of Mathematics and Computer Science,Ningxia Normal University,Guyuan 756000,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm algorithm support vector machine regression gold price parameter optimization statistical learning theory |
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