基于CFOA优化模糊支持向量机的上证综指趋势预测研究

• 作者: 闫雅雯
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 关键词: 果蝇优化算法 混沌理论 模糊支持向量机 股票价格 预测精度 评价指标
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目|FUND PROJECT
• 页码范围: 52-54,68
• 页数: 4页
• 分类号: F830.91
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2021.05.015

摘要

针对现有股票价格预测方法存在预测精度低和泛化能力差等缺点,提出了一种CFOA优化FSVM的股票价格预测方法.通过CFOA对FSVM模型的参数Gamma、b自适应寻优,从而实现股票价格的预测研究.为验证算法的有效性,选择2010年3月30日-2020年3月20日的上证综合指数为研究对象,采用滚动预测的方式进行上证综合指数预测研究.实验结果表明,以预测时间和预测均方误差为评价指标,CFOA-FSVM比FSVM和FSVM具有更高的预测精度,从而验证了CFOA-FSVM进行股票价格预测的有效性和可靠性.研究结果可为及时和实时掌握股市行情,提供科学决策的依据.