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| 基于支持向量机的股市时间序列预测算法 | |
| 引用本文： | 杨稣,史耀媛,宋恒.基于支持向量机的股市时间序列预测算法[J].科学技术与工程,2008,8(2):381-386. |
| 作者姓名： | 杨稣 史耀媛 宋恒 |
| 作者单位： | 1. 西北工业大学,西安710072;西安电子科技大学,西安710075 2. 西安电子科技大学,西安,710075 3. 海军航空工程学院,烟台,264001 |
| 摘 要： | 针对股市时间序列预测的特点,提出了基于SVM的股市时间序列预测算法.设计了SVM的在线训练算法,并设计了遗传算法自动调整sVM的核参数,实现了基于sVM的股市时间序列预测算法在线调整的完全智能化.通过实证分析,以及同BP神经网络方法的比较,结果证明该算法具有预测精度高、参数调整智能化等优点. |
| 关 键 词： | 支持向量机 遗传算法 股市 时间序列预测 |
| 收稿时间： | 2007-10-12 |
| 修稿时间： | 2007年1月12日 |
Stock Market Time Series Prediction Method Based on SVM |
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| YANG Su,SHI Yao-yuan,SONG Heng.Stock Market Time Series Prediction Method Based on SVM[J].Science Technology and Engineering,2008,8(2):381-386. | |
| Authors: | YANG Su SHI Yao-yuan SONG Heng |
| Abstract: | A stock market time series prediction method based on Support Vector Machine(SVM)is presented.The method can intelligently adjust parameters of SVM by means of the online training algorithm and genetic algorithm.After simulated and compared with the prediction method based on BP neural networks,the method shows much better performance on the prediction precision and the intelligent adjusting parameters. |
| Keywords: | SVM genetic algorithm stock market time sequence prediction |
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