支持向量机回归集成股市预测模型

• 作者: 汪灵枝 赵秋梅 韦增欣
• 来源期刊: 广西工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络集成 支持向量机 主成分分析
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 28-32
• 分类号: TP183
• 字数: 2965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6410.2010.03.006

摘要

利用基于主成分分析的支持向量机回归集成技术,提高集成个体差异度,生成一组优良的神经网络集成个体,将股票指数函数拟合成高维核空间的线性回归函数,求出一个满意的全局最优解,提高股指预测精确度,继而建立一个新型股市预测模型.试验表明,该模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,预测精度高,稳定性好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦增欣	广西大学数学与信息科学学院	115	449	10.0	14.0
2	汪灵枝	柳州师范高等专科学校数学与计算科学系	25	135	5.0	11.0
6	赵秋梅	广西大学数学与信息科学学院	6	19	3.0	4.0