基于遗传支持矢量机的股市预测

• 作者: 张勇 郑建国
• 来源期刊: 中国管理信息化
• 学科: 经济
• 关键词: 支持矢量机 实值遗传算法 模型选择 神经网络 股市预测
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 财务管理
• 页码范围: 45-46
• 页数: 2页
• 分类号: F830.91|F224.0
• 字数: 2745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0194.2008.10.015

摘要

为了高效合理地确定支持矢量机(SVM)的参数,使其对目标有效分类,本文采用实值编码遗传算法来实现SVM模型参数的自动选择,使SVM模型具有更好的推广能力,将该模型用于上证指数的趋势预测和四川长虹股票预测,仿真结果表明:该遗传支持矢量机比神经网络具有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑建国	东华大学管理学院	155	1539	19.0	33.0
2	张勇	东华大学管理学院	12	85	4.0	9.0