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利用量子粒子群优化神经网络集成个体的网络结构和连接权值，对集成个体进行支持向量机回归集成，建立一个新的量子粒子群优化神经网络集成股市预测模型。新模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力，易操作，稳定性好，预测精度高，具有良好的应用前景。
量子粒子群优化神经网络集成股市预测模型研究
【摘 要】
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利用量子粒子群优化神经网络集成个体的网络结构和连接权值，对集成个体进行支持向量机回归集成，建立一个新的量子粒子群优化神经网络集成股市预测模型。新模型能有效提高神经网
【机 构】
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柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系,广西大学数学与信息科学学院,百色学院数学与计算机科学系
【出 处】
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广西科学
【发表日期】
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2010年4期
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