【摘 要】
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孪生支持向量机作为支持向量机的拓展,它不仅具有较快的运算速度,而且具有较强的泛化能力,在股票预测方面取得了良好的应用效果。然而,由于股票市场的复杂性和随机性,股票数据中存在着很多的噪声点和离群点,这在一定程度上影响了孪生支持向量机的预测效果。基于此,本文在孪生支持向量机的基础上,将q阶正交模糊数应用到孪生支持向量机中,提出了q阶正交模糊孪生支持向量机(q-ROFTSVM),并将其应用到股票价格趋势
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孪生支持向量机作为支持向量机的拓展,它不仅具有较快的运算速度,而且具有较强的泛化能力,在股票预测方面取得了良好的应用效果。然而,由于股票市场的复杂性和随机性,股票数据中存在着很多的噪声点和离群点,这在一定程度上影响了孪生支持向量机的预测效果。基于此,本文在孪生支持向量机的基础上,将q阶正交模糊数应用到孪生支持向量机中,提出了q阶正交模糊孪生支持向量机(q-ROFTSVM),并将其应用到股票价格趋势预测这一实际问题中,对其实用性和有效性进行了验证。主要内容如下:(1)q阶正交模糊孪生支持向量机的构建。基于核函数,在高维特征空间中给出了训练数据关于q阶正交模糊数的隶属度和非隶属度独立计算方法,利用q阶正交模糊数的得分函数来度量各训练点的分类贡献,将每个训练数据的正交模糊数的得分函数应用到孪生支持向量机的构建中,建立了q阶正交模糊孪生支持向量机(q-ROFTSVM),增强了对噪声和离群点的敏感性,提高了算法对分类问题的泛化能力。在UCI数据集的实验表明该方法具有更好的泛化性能及抗噪能力。(2)q阶正交模糊孪生支持向量机的多类问题。根据“一对一”、“一对多”思想,本文提出了q阶正交模糊孪生支持向量机的多类问题算法,把q阶正交模糊孪生支持向量机推广到多分类,并在UCI数据集上对其进行了分析与验证。实验表明,本文提出的“一对一q-ROFTSVM”、“一对多q-ROFTSVM”算法在部分数据上相对于“一对一SVM”、“一对一TSVM”、“一对多TSVM”更加有效。(3)q阶正交模糊孪生支持向量机在股票预测中的应用。将本文提出的q阶正交模糊孪生支持向量机应用到股票价格趋势预测中,通过股票相关指标的选取、股票原始数据的预处理以及股票价格趋势的预测,进一步验证了模型的有效性和实用性。
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