加权支持向量机在证券指数预测中的研究

• 作者: 奉国和 朱思铭
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 经济
• 关键词: 支持向量回归 加权支持向量机 证券指数
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 页码范围: 150-153
• 页数: 4页
• 分类号: F8
• 字数: 2097字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1660.2005.02.008

摘要

支持向量机是基于统计学习理论的新一代学习机器.它使用结构风险最小化原则,运用核技巧,较好地解决了学习问题.本文提出了一种基于支持向量机的加权算法,并将其应用于证券,指数预测.与径向基神经网络相比较,加权支持向量机表现出了良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱思铭	中山大学数学与计算科学学院	94	573	13.0	20.0
2	奉国和	中山大学数学与计算科学学院	6	94	4.0	6.0