【摘 要】
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股票市场的预测研究有着重要的意义,然而由于股指序列的非平稳性、非线性、长记忆性等特性使其预测工作甚为艰难。文章针对传统的人工智能技术在算法收敛速度、泛化和抗噪能力上的问题,采用粒子群算法对核极限学习机的参数进行寻优,建立粒子群算法优化后的核极限学习机股票指数预测模型。结果表明,所构建的模型在股票指数预测的结果中,相比传统的极限学习机模型表现出预测性能的优越性和稳健性。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71573042,71973028)。
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股票市场的预测研究有着重要的意义,然而由于股指序列的非平稳性、非线性、长记忆性等特性使其预测工作甚为艰难。文章针对传统的人工智能技术在算法收敛速度、泛化和抗噪能力上的问题,采用粒子群算法对核极限学习机的参数进行寻优,建立粒子群算法优化后的核极限学习机股票指数预测模型。结果表明,所构建的模型在股票指数预测的结果中,相比传统的极限学习机模型表现出预测性能的优越性和稳健性。
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