焦帅
作品数： 2被引量：1H指数：1
  • 所属机构:东华理工大学数学与信息科学学院
  • 所在地区:江西省 抚州市
  • 研究方向:自动化与计算机技术

相关作者

颜七笙
作品数：50被引量：237H指数：9
供职机构：东华理工大学地球科学学院
研究主题：数学形态学 支持向量机 SVM 边缘检测 图像处理
作品列表
金融时间序列预测中的GA-SVR方法被引量：1
2012年
针对支持向量机方法在金融时间序列预测的过程中,模型参数选取不当的导致预测精度较低等问题,利用遗传算法优化选取支持向量机模型参数,建立了一种基于遗传算法优化支持向量机参数的金融时间序列预测模型。并将该方法应用于我国上证指数时间序列预测中。实验结果表明基于遗传算法优化的支持向量机方法能较好的反映金融时间序列预测规律,并且提高了模型预测精度。
焦帅颜七笙
关键词：上证指数支持向量机遗传算法参数优化
金融时间序列预测的SVR建模及参数优化研究
伴随着市场经济的蓬勃发展，对金融市场进行有效的预测和分析已成为人们日常生活中的重要组成部分。传统的金融时间序列预测技术有很多，包括线性回归模型的ARMA、ARCH法，统计回归等。但是由于金融时间序列数据主要具有含噪声、随...
焦帅
关键词：金融时间序列相空间重构支持向量机遗传算法参数优化
文献传递