混沌时间序列在股票价格长期预测中的应用

• 作者: 徐晶 朱捷 顾秋宇
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 嵌入维数 Lyapunov指数 支持向量机 核函数
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 108-111,124
• 页数: 5页
• 分类号: F224
• 字数: 3396字
• 语种: 中文

摘要

针对混沌时间序列对初值敏感，在迭代预测时累积误差将迅速放大的缺陷，提出一种改进的支持向量机的方法，避免这一弊端进行长期预测。在重构相空间的基础上，确定支持向量机的结构。为减小累积误差，对现有的支持向量机的核函数进行改进，使该核函数满足减小误差的条件。最后把沪市宝钢股份收盘价格的数据应用到改进的模型中，得到较好的仿真结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱捷		57	268	7.0	14.0
2	徐晶		38	386	9.0	19.0
3	顾秋宇		2	2	1.0	1.0