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针对金融数据的非线性、时变性、随机性、模糊性、不确定性等特点,提出一种崭新的智能支持向量回归模型,并且运用一种新型的遗传算法优选模型参数。实验结果表明,所提出的智能支持向量回归模型预测金融数据比BP神经网络模型预测精度高、速度快。
基于智能支持向量机回归模型的金融数据预测
【摘 要】
：
针对金融数据的非线性、时变性、随机性、模糊性、不确定性等特点,提出一种崭新的智能支持向量回归模型,并且运用一种新型的遗传算法优选模型参数。实验结果表明,所提出的智
【机 构】
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中国人民大学
【出 处】
：
计算机科学与应用
【发表日期】
：
2018年6期
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