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为了高效合理地确定支持矢量机（SVM）的参数，使其对目标有效分类，本文采用实值编码遗传算法来实现SVM模型参数的自动选择，使SVM模型具有更好的推广能力，将该模型用于上证指数的趋势预测和四川长虹股票预测，仿真结果表明：该遗传支持矢量机比神经网络具有更高的预测精度。
基于遗传支持矢量机的股市预测
【摘 要】
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为了高效合理地确定支持矢量机（SVM）的参数，使其对目标有效分类，本文采用实值编码遗传算法来实现SVM模型参数的自动选择，使SVM模型具有更好的推广能力，将该模型用于上证指数的趋势
【机 构】
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东华大学管理学院
【出 处】
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中国管理信息化
【发表日期】
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2008年10期
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