【摘 要】
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支持向量机理论是近几年发展起来,专门处理小样本的条件下分类与预测问题的新方法,源自于机器学,同时广泛应用于时间序列预测理论和金融市场预测等方面,能够有效解决小样本、
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支持向量机理论是近几年发展起来,专门处理小样本的条件下分类与预测问题的新方法,源自于机器学,同时广泛应用于时间序列预测理论和金融市场预测等方面,能够有效解决小样本、非线性、高维数和局部极小值等问题。然而,标准支持向量机假设的样本分布过于理想,处理复杂的实际问题时难免遇到困难。因此,本文以解决实际问题为线索,根据对时间序列数据预测的要求,以提高计算效率,降低优化问题复杂度为前提,探索一些极端条件下支持向量机的新理论、新方法。本文在文献[1]的基础上作了一些工作。文献[1]中阐述了单变量morlet小波应用到支持向量机理论的模型并利用了小波支持向量机方法来对金融市场数据进行预测,与文献[1]不同的是,本文中将探索基于morlet小波支持向量机与多变量预测技术相结合的方法并将其应用到对股票指数的预测中。
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