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支持向量机回归集成股市预测模型

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【作者】 汪灵枝赵秋梅韦增欣

【Author】 WANG Ling-zhi1,2,ZHAO Qiu-mei2,WEI Zeng-xin2(1.Department of Mathematics and Computer Science,Liuzhou Teachers College,Liuzhou 545004,Guangxi,China;2.College of Mathematics and Information Science,Guangxi University,Nanning 530004,Guangxi,China)

【机构】 柳州师范高等专科学校数学与计算科学系广西大学数学与信息科学学院

【摘要】 利用基于主成分分析的支持向量机回归集成技术,提高集成个体差异度,生成一组优良的神经网络集成个体,将股票指数函数拟合成高维核空间的线性回归函数,求出一个满意的全局最优解,提高股指预测精确度,继而建立一个新型股市预测模型.试验表明,该模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,预测精度高,稳定性好.

【基金】 广西教育厅面上项目(200707MS061)资助
  • 【DOI】10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2010.03.022
  • 【分类号】F830.91;TP183
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】209
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