【摘 要】
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研究股票价格预测问题,股票价格变化具有非线性、时变性,传统线性预测模型难以准确刻画股价变化规律,且非线性神经网络存在过拟合、局部最小等缺陷,预测精度比较低。为提高股
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研究股票价格预测问题,股票价格变化具有非线性、时变性,传统线性预测模型难以准确刻画股价变化规律,且非线性神经网络存在过拟合、局部最小等缺陷,预测精度比较低。为提高股票价格预测精度,提出一种基于粒子群优化支持向量机的股票价格预测模型。利用粒子群算法良好的寻优能力,对支持向量机参数进行优化,加快支持向量机学习速度,再采用非线性预测能力优异的支持向量机对股票价格进行预测。以南天信息股票价格对模型性能进行仿真,实验结果证明,支持向量机预测模型能全面反映股票价格变化的非线性的时变规律,获得更高预测精度,预测结果对股民实际操作具有较大的指导价值。
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