【摘 要】
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文章基于同步振子Kuramoto模型,提出了影响力传动的Kuramoto股市趋势预测模型(IT-KFM)。IT-KFM模型运用贝叶斯网络构建振子之间的结构关系,引入影响力传动,给出传动因子量化
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文章基于同步振子Kuramoto模型,提出了影响力传动的Kuramoto股市趋势预测模型(IT-KFM)。IT-KFM模型运用贝叶斯网络构建振子之间的结构关系,引入影响力传动,给出传动因子量化方法,将传动因子的传动参数加入到原Kuramoto模型中,进而根据不同振子间相位协方差的趋势变化分析和预测股市趋势,实验结果证明,IT-KFM算法相对于标准的SVM网络,在股票的走势预测方面有较好的预测效果。
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