基于灰度混合核AR-SVM的预警模型及应用

• 作者: 张忠林 贾茹阁
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色模型 支持向量机 自回归模型 混合核函数
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 200-204,251
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 4564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.02.036

摘要

为提高市场偏好预警分析算法的有效性,提出一种基于灰色混合核AR-SVM模型的新方法.使用支持向量机(SVM)算法来构建财务市场风险预警分析模型,该模型存在非极端风险和极端风险两种情况.采用SVM算法找到基于训练集的最优分类过程.SVM模型容易出现极端风险预警,因此由改进的灰色模型处理市场偏好预测问题的错误市场偏好数据.采用混合核函数对SVM算法进行改进,实现样本数据,提高自回归模型的预测性能.SVM算法可以用于提高市场预警分析的准确性.实验结果表明,该方法可以很好地分析市场偏好数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张忠林	兰州交通大学电子与信息工程学院	81	483	12.0	18.0
2	贾茹阁	兰州交通大学电子与信息工程学院	3	0	0.0	0.0