基于形态特征与因果岭回归的股市态势预测算法

• 作者: 姚宏亮 李俊照 王浩 马晓琴
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 能量模型 因果分析 岭回归模型 预测算法
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 175-183
• 页数: 9页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 7849字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.02.032

摘要

基于股票波动典型的M形态,提出一种基于因果关系的岭回归股市态势预测算法.根据M形态的波动特征,引入能量思想,以M形态的边、波峰和波谷为结点,构建M形态的贝叶斯网络结构模型.利用马尔科夫毯算法和非对称信息熵,得到M形态的局部因果结构.采用因果强度的度量标准,将M形态因果关系引入到岭回归模型中,对股市态势进行预测.该模型通过将股票形成和能量波动的因果关系相结合,可以有效地发现股市的突变点.真实数据集上的实验结果表明,相比标准的岭回归算法和基于径向基的神经网络算法,该算法具有更好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王浩	合肥工业大学计算机与信息学院	193	1473	20.0	29.0
2	姚宏亮	合肥工业大学计算机与信息学院	95	488	11.0	16.0
3	李俊照	合肥工业大学计算机与信息学院	27	128	6.0	9.0
4	马晓琴	合肥工业大学计算机与信息学院	1	6	1.0	1.0