基于模糊信息粒化和支持向量机的股票价格回归预测

郑明; 李娌芝; 官心果; 杨柱元

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基于模糊信息粒化和支持向量机的股票价格回归预测

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对股票进行投资时,由于股票数据具有较大的不稳定性,往往大多数时候无法对其进行精确的预测,而对其变化趋势和变化空间进行预测尤为重要,当利用支持向量机对股票数据进行回归预测时,只能得到具体点的预测值,不能预测股票数据短期的变化趋势,因此本文将模糊信息粒化和支持向量机相结合,对股票数据未来5天的变化趋势进行了预测研究,实验表明该方法具有理想的效果.

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来源
《云南民族大学学报：自然科学版》 |2018年第6期|517-524|共8页
作者
郑明; 李娌芝; 官心果; 杨柱元;
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作者单位

云南民族大学数学与计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;金融市场;
关键词
支持向量机; 信息粒化; 回归预测;

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