基于CFOA优化模糊支持向量机的上证综指趋势预测研究

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针对现有股票价格预测方法存在预测精度低和泛化能力差等缺点,提出了一种CFOA优化FSVM的股票价格预测方法。通过CFOA对FSVM模型的参数Gamma、b自适应寻优,从而实现股票价格的预测研究。为验证算法的有效性,选择2010年3月30日—2020年3月20日的上证综合指数为研究对象,采用滚动预测的方式进行上证综合指数预测研究。实验结果表明,以预测时间和预测均方误差为评价指标,CFOA-FSVM比FSVM和FSVM具有更高的预测精度,从而验证了CFOA-FSVM进行股票价格预测的有效性和可靠性。研究结果可
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