【摘 要】
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基于支持向量回归（SVR）进行金融时间序列预测,使用PSO算法确定SVR超参数,并用实验的方法选择合适的SVR输入向量。为了解决金融时间序列非平稳性导致的单一SVR模型预测精度不稳
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基于支持向量回归（SVR）进行金融时间序列预测,使用PSO算法确定SVR超参数,并用实验的方法选择合适的SVR输入向量。为了解决金融时间序列非平稳性导致的单一SVR模型预测精度不稳定的问题,提出一种混合多个SVR模型的预测算法,选取训练数据的不同子集训练出多个SVR模型,采用对多个模型的预测结果加权求和的方法进行预测,各个模型的权重根据其预测误差动态调整。在全球5大股指上的实验表明,该算法的预测能力明显优于单一SVR模型。
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