基于小波变换域的SVM股市时间序列预测算法

杨稣; 史耀媛; 宋恒

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基于小波变换域的SVM股市时间序列预测算法

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研究利用小波变换技术提高基于SVM的股市时间序列预测算法的效果.采用结构相同的若干SVM同步预测股市时间序列数据在不同尺度下的小波变换系数,通过对各预测值进行加权组合预测股市变化趋势.其中所有SVM的核参数采用遗传算法同时自动进化调整.通过实证分析,以及同基于SVM的股市时间序列预测算法进行对比,结果证明结合小波变换技术能够更深入揭示股市规律.

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来源
《科学技术与工程》 |2008年第12期|3171-3174|共4页
作者
杨稣; 史耀媛; 宋恒;
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作者单位

西安电子科技大学,西安,710075;

西北工业大学,西安,710072;

西安电子科技大学,西安,710075;

海军航空工程学院,烟台,264001;

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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;
关键词
股市; 时间序列预测; 支持向量机; 小波变换;

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