自适应参数的AOSVR算法及其在股票预测中应用

来源 :大连理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：YYXINLEI

【摘要】

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以股票预测为背景,在一种在线SVR算法AOSVR中,引入Cherkassky参数选择策略,形成自适应参数的AOSVR算法.根据时间序列的变化,通过在线调整SVR参数达到更好的预测精度和泛化能

【作者】

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吴微张凌

【机构】

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大连理工大学应用数学系

【出处】

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大连理工大学学报

【发表日期】

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2009年04期

【关键词】

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在线支持向量机回归算法参数选择非稳定时间序列股票预测

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(10471017,10871220);教育部青年骨干教师基金资助项目(3004-082502)

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以股票预测为背景,在一种在线SVR算法AOSVR中,引入Cherkassky参数选择策略,形成自适应参数的AOSVR算法.根据时间序列的变化,通过在线调整SVR参数达到更好的预测精度和泛化能力.另外,针对股票市场特性,利用AOSVR的"忘记"阈值丢掉早期数据来集中刻画近期的股市特点.将自适应参数的AOSVR算法应用到上证综合指数构成的时间序列上,取得了良好的预测效果.

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