【摘 要】
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为分析股票价格指数变化,文中提出一种采用近似支持向量机（PSVM）将金融时间序列数据进行模糊信息粒化的方法,并用此方法对上证指数数据进行回归分析预测。其实现过程是以2008年
【机 构】
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华南师范大学计算机学院,深圳博物馆网络中心
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为分析股票价格指数变化,文中提出一种采用近似支持向量机（PSVM）将金融时间序列数据进行模糊信息粒化的方法,并用此方法对上证指数数据进行回归分析预测。其实现过程是以2008年到2013年的上证综指数据建立抛物型模糊粒子,运用近似支持向量机原理,采用交叉验证的方法对相关参数进行寻优,用优化参数对时间序列进行训练,并回归预测模糊粒子的三个参数来确定上证综指的走势变化。对于非线性难预测的股票指数,实验分析比较了实际数据与预测数据,证明具有较好的预测效果。
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