多输出支持向量回归及其在股指预测中的应用

胡蓉

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为了解决多输出回归问题,提出了一种新的多输出支持向量回归算法.给出了定义在超球上的损失函数,并将训练SVM转化为迭代解线性方程组,在求解过程中采用边计算边使矩阵降阶的方法,加快了运算速度.建立了该算法应用于股指预测的模型,对上证综合指数的建模与预测表明:与单输出支持向量回归算法建立的模型相比,该算法具有更好的整体预测精度和抗噪性能,是对证券市场进行分析和预测的一种可行而有效的方法.

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来源
《计算机技术与发展》 |2007年第10期|226-229|共4页
作者
胡蓉;
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作者单位

广东金融学院;

应用数学系;

广东;

广州;

510520;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
多输出支持向量机回归算法; 时间序列; 股票指数; 预测;

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