【摘 要】
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在SOM（自组织映射神经网络）和SVMs（支持向量机）的组合预测基础上，引入迭代多步预测和直接多步预测，提出能够有效的预测长期股票价格指数的新方法，以单一SVMs 作为评价基准，对中国上证综指进行了实证研究。结果表明，提出的基于SOM 和SVMs 的股票价格指数多步预测方法具有更优的长期预报性能。
【机 构】
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华中科技大学管理学院,湖北省武汉市 430074
【出 处】
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第13届全国计算机模拟与信息技术学术会议--信息化、工业化融合与服务创新
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在SOM（自组织映射神经网络）和SVMs（支持向量机）的组合预测基础上，引入迭代多步预测和直接多步预测，提出能够有效的预测长期股票价格指数的新方法，以单一SVMs 作为评价基准，对中国上证综指进行了实证研究。结果表明，提出的基于SOM 和SVMs 的股票价格指数多步预测方法具有更优的长期预报性能。
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