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张凤廷

作品数：1 被引量：28H指数：1
供职机构：山东财经大学管理科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：经济管理更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理

主题

  • 1篇遗传算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇中国股指
  • 1篇中国股指期货
  • 1篇期货
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇基于支持向量...
  • 1篇股指
  • 1篇股指期货

机构

  • 1篇山东财经大学

作者

  • 1篇赛英
  • 1篇张凤廷
  • 1篇张涛

传媒

  • 1篇中国管理科学

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于支持向量机的中国股指期货回归预测研究被引量：28
2013年
本文针对股指期货预测的特点,选择对股指期货指数有重要影响的相关指标,首次提出用支持向量机(SVM)方法对其进行回归预测,并用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化四种不同核函数的支持向量机,构建了八种不同的中国股指期货回归预测方案,用实证研究的方法对这八种方案的准确性和时效性进行了比较。实验结果表明粒子群算法优化的线性核函数支持向量机作为中国股指期货回归预测的模型,具有更好的预测效果。
赛英张凤廷张涛
关键词：中国股指期货支持向量机遗传算法粒子群算法
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