【摘 要】
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针对股票预测的特点,选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试。为了避免传统的预测算法(如BP算法)的一些弊端,使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持
【机 构】
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安徽大学智能计算与信号处理重点实验室
【基金项目】
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“九七三”计划国家重点基础研究(2004CB318108);国家自然科学基金(60475017,60135010);安徽省自然科学基金(050420208)
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针对股票预测的特点,选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试。为了避免传统的预测算法(如BP算法)的一些弊端,使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持向量机对该上市公司股票走势进行预测。测试表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,预测达到了让人满意的效果。
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