基于SVM股票价格预测的核函数应用研究

• 作者: 陈芳芳 黄同愿
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 回归预测 开盘数
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 89-94
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 3202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.02.016

摘要

对中国银行股票价格进行了回归预测.通过选择最优的径向基核函数,再利用网格寻参、遗传算法和粒子群算法对最佳核函数参数进行对比寻优,构建最有效的支持向量机(SVM)模型,最后对中国银行未来15日的开盘数变化趋势进行预测.实验仿真结果表明:应用构建的SVM模型预测中国银行未来15日的股票走势是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄同愿	重庆理工大学计算机科学与工程学院	9	38	4.0	6.0
2	陈芳芳	重庆理工大学计算机科学与工程学院	1	20	1.0	1.0