支持向量机对股票价格涨跌的预测

张建宽; 盛炎平

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支持向量机对股票价格涨跌的预测

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为了研究股票价格的变化趋势,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)预测股票价格的涨跌.实验结果表明SVM和LSSVM在股票价格涨跌预测方面都有很好的效果,且SVM预测效果比LSSVM稳定.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2017年第3期|41-44|共4页
作者
张建宽; 盛炎平;
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作者单位

北京信息科技大学理学院,北京100192;

北京信息科技大学理学院,北京100192;

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正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量机; 主成分分析法; 股票价格;

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